加拿大隱私專員呼籲提升加拿大人在美國之隱私保護

  加拿大隱私專員表示,其國人在美國雖享有一些隱私保護,但該保護主要係依賴不具法律效力之行政協議,因而相當脆弱。

  隱私專員Daniel Therrien在一封致加拿大司法部長、公共安全部長及國防部長的公開信中,請求加拿大政府官員們向其對口之美國政府部門,要求藉由將加拿大列入美國國會去(2016)年通過之「司法賠償法案(Judicial Redress Act of 2015)」指定國家清單,以強化對其國人之隱私保護。隱私專員並表示,國人關切並請加拿大隱私專員辦公室(OPC)針對美國總統唐納.川普(Donald John Trump)所發布之行政命令進行影響評估,因其將排除非美國公民及合法永久居民隱私權法中關於個人可資識別資料之保護。

  倘若加拿大能如同歐洲聯盟(European Union)及26個歐洲國家一般,於今年初時被列入前述指定清單,則其公民即可透過美國法院之強制執行,獲得隱私保障。此外亦可同時強化行政協議,如:美加邊境安全行動計劃(Canada-U.S. Beyond the Border Action Plan)及其聯合隱私聲明原則(Joint Statement of Privacy Principles)給予加拿大人之保護。

  聯合隱私聲明原則涵括12項,其重要者有:

1.善盡一切合理努力,確保個人資料之正確性,以及後續請求查閱及更正錯誤之權利。

2.個人資料適當安全維護措施。

3.蒐集個人資料之相關性及必要性。

4.當事人認為其隱私受侵害時,得受繼有國家當局之賠償。

5.公務機關之有效監督。

  縱算美國隱私權法自始即從未適用於加拿大人,且前開行政命令亦未改變現況,該命令仍突顯出「在南邊境上對加拿大人個人資料保護的顯著差距」。 「作為一個長期盟友以及密切的貿易夥伴,加拿大應要求被給予和那些經指定列入清單之歐洲國家相同程度之保護。」

相關連結
你可能會想參加
※ 加拿大隱私專員呼籲提升加拿大人在美國之隱私保護, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7763&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/02)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」

  因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式: 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法   每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法   因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法   因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數   此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。

防範網路釣魚──事後追究有其侷限,多管齊下始屬正途

新加坡個人資料保護法修正草案

  新加坡通訊及新聞部(Ministry of Communications and Information, MCI)與新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢,總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後,同年10月5日,於議會提出了「個人資料保護法修正草案」,修正重點如下: 提高外洩個人資料者罰鍰金額,至該公司在新加坡年營業額10%或1000萬美元。MCI / PDPC說明,實際上於裁罰前會綜合考量個案事實與相關因素(如:嚴重性、可歸責性、影響狀況、組織有無採取任何措施減輕個資外洩造成的影響等),作為裁罰金額的判斷依據。此外,新加坡的個人資料保護法也加入了個資外洩通知義務,但與歐盟一般資料保護規範(General Data Protection Regulation, GDPR)仍有不同,例如:其多了評估是否通知的機制。 組織基於商業改善之目的,且遵守法定條件下,得未經同意使用個人資料,此處商業改善目的包含:(1)改善或加強提供之商品或服務,或開發新的商品或服務;(2)改善或發展新的營運方式;(3)瞭解客戶喜好;(4)客製化商品或服務所需。 在公司併購、重組、出售股份以及經營權轉讓等關於公司資產處置情形,得例外無需經當事人同意而蒐集、處理與利用個人資料。 新增資料可攜權相關規定。 處罰未經授權者處理個人資料之行為。針對民眾回覆之疑慮(認為草案內容不明確),MCI / PDPC說明預計在《法規與諮詢指南》中闡明有關授權行為的細節性規定,包含採取的形式。

德國向歐盟提交《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》意見

  德國聯邦政府於2020年6月29日,針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見,期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為,並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。   歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告,一方面可促進人工智慧使用,另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示,投資人工智慧為重要計畫之一,可確保未來的創新和競爭力,以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是,可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時,必須注意應促進技術發展而非抑制創新。   在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出,人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下,實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇,並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」(Ökosystem für Exzellenz),並建立適當獎勵機制,以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」(Ökosystem für Vertrauen),並確保其能遵守歐盟法規,包括保護基本權利和消費者權益,尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外,應使公民有信心接受AI,並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法,並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出,除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外,應特別注重保護人民之基本權,例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等,並呼籲國際間應密切合作,運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外,德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室(監理沙盒場域)相結合,以助於加速企業實際運用,也將帶頭促進AI在公部門之運用。   在《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出,歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者,將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰,包括明確的安全和責任框架,以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現,將對產品安全性和責任方面出現新挑戰,而在當前的產品安全法規上,缺乏相關規範,特別是在一般產品的安全指令,機械指令,無線電設備指令等,未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面,雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術,但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響,將可能增加對受害者提供賠償的困難度,導致不公平或效率低下的情形產生,為改善此一潛在不確定性,可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度,以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法,在創新與監管取得平衡,更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展,尤其是對重要特定產業的要求,甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定,加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外,應依照風險高低擬定分類方法,並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務,以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務,針對低風險AI應用則採自願認證制度。

TOP