歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告(Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment)中建議,對於產品製造商之回收目標規範標準,應從現行概括固定值:每年人均4kg(4kg/capita per year)回收目標,改為變動式比例值:以現行市場商品平均量之65%,作為規範目標並且,由於法令規範課予產品製造商強制回收責任,市場實務上,也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值,轉而向民間回收業者收購「回收憑證(Recycling Certificates)」,並且,因為供需失衡問題,造成回收業者隨意喊價的情形,也多所見聞。 而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策,還是打算維持原案,提議對於WEEE規範內容進行檢討修改,並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施,導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統,而更具能力對於提高目標規範,能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議,是否得以真正落實未來立法中,值得再加以觀察。
韓國通過最新個人資料保護法修正案近年韓國國內發生多起重大資訊安全疏失,例如:2014年韓國三大信用卡公司客戶資料外洩,成為韓國史上最嚴重的個人資料洩漏事件。為加強控管,韓國政府於2015年7月通過最新個人資料保護法修正案(Personal Information Protection Act, PIPA)。修正案新增懲罰性損害賠償及法定損害賠償規定。未來該國違反個人資料保護法的機關,將會面臨鉅額罰金及損害賠償。韓國政府期望藉此來促使企業加強資料安全管理。 根據最新修正案條文,若某機關因故意或重大過失,造成個人資料被遺失、竊取、洩漏、偽造、竄改或損毀,經法院判決後,最高將會被處以實質損害金額三倍的懲罰性損害賠償。此外,除非該機關能舉證當事人的損害與機關之行為沒有因果關係,否則當事人可請求最高3百萬韓元(約台幣8萬元)的法定損害賠償。 此次,韓國個人資料保護法修正案另一個重點在擴大韓國個人資料保護委員會(The Personal Information Protection Committee)的職權。該委員會將成為資訊安全爭議的最終裁決機關,且擁有相關資訊安全管理相關政策制定及修正的提議權。 由於此修正案將於2016年7月正式實行。韓國政府建議各大機關應儘快依照新修正案內容檢討並更新其隱私權政策及資料安全防護機制,避免在新法上路後遭罰。
微軟對歐盟要求其分享開放原始碼的指令提起上訴微軟對歐盟指令提起第二次上訴,該指令是命令微軟分享其原始碼給開放原始碼軟體公司。 在歐盟第二最高法院判決前,微軟公司發言人 Tom Brookes 說新上訴,是基於 6 月份( 2005 年)與歐盟總部的協議,要透過法庭決定原始碼的爭議問題。 他說「微軟提起申請要求法院撤銷原訴訟決定,特別是關於將通訊協定的原始碼廣泛的授權,因為這都是微軟的智慧財產權」。 「我們採取這步驟,讓法庭能可以檢視現下的爭議,並就全世界智慧產權的保護提供一個長遠的意義」。 歐盟發言人 Jonathan Todd 說微軟公司軟體的互用性( interoperability )協議,無法用智慧財產加以保護,並且應該能在開放原始碼公司中,根據以往的營業執照加以流通使用。 不過,歐盟的執行者-歐洲委員會認為,相信此事件將獲得解決,如果盧森堡的原審法院維持 2004 年 3 月對微軟公司的規範。在 2005 年 8 月微軟公司最近的訴訟中,顯示出第二種情況。 Todd 說歐盟意識到微軟公司並沒有在與開放原始碼公司的分享協議中,分享微軟的觀點。 另外微軟第一次上訴判決的日期益尚未決定,微軟起訴乃針對歐盟命微軟必須支付 4 億 9 千 7 百萬歐元( 6 億 2 千萬多萬美元)的反拖拉斯罰金,這也是歐洲有史以來最大的反拖拉斯罰金。 歐盟聲稱軟體巨人已過度行使其 Windows 軟體統治,而把競爭者封鎖在市場外。它命令微軟公司出售不含媒體播放器的軟體,並強迫它與其他伺服器軟體競爭者分享技術,使那些競爭者的產品可以與 Windows 為作業軟體的電腦進行更好的訊息交流。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。