「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2025年9月12日發布《數位服務法》(Digital Services Act, DSA)與《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)交互影響指引(Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR)。這份指引闡明中介服務提供者(intermediary service providers)於履行DSA義務時,應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響? 處理個人資料的中介服務提供者,依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資,會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時,DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊,服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言,DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下: 1.非法內容檢測(Illegal content detection):DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查,或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒,中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性,而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」(legitimate interests)。 2.通知與申訴等程序:DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統,於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理,應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料,並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者,應事前告知通報人。同時,DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序,均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式(Deceptive design patterns):DSA第25條第1項規範,線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式,或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式,設計、組織或營運其線上介面,但DSA第25條第2項則宣示,線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時,不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出,於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時,應評估其是否涉及個人資料之處理,及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充,區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式,以利實務適用。 4.廣告透明度要求:DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範,並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告,導引出平台必須揭露分析之參數要求,且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統:線上平台提供者得於其推薦系統(recommender systems)中使用使用者之個人資料,以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而,推薦系統涉及對個人資料之推論及組合,其準確性與透明度均引發指引的關切,同時亦伴隨大規模及/或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒,不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為,構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」(automated decision-making),提供者於提供不同推薦選項時,應平等呈現各項選擇,不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間,提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護:指引指出,為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施,確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障,相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理:DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險,包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒,GDPR第25條所設計及預設之資料保護,可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險,並且如果確定系統性風險,根據GDPR,應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續? EDPB的新聞稿進一步指出,EDPB正在持續與其監管關機關合作,以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引,包含《數位市場法》(Digital Markets Act, DMA)、《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)與GDPR的相互影響指引,正在持續制定中,值得後續持續留意。
法國通過新的加密貨幣監管法律2017年5月,馬克宏政府上任後,積極推動新興創新技術,以期將法國建設為新創國度。在此施政方針下,政府於2018年間提出「企業成長與轉型法案」(The PACTE draft Bill),並於2019年4月11日經法國國民議會通過,係為《企業成長與轉型法》(La loi PACTE)。 本法主要針對六大議題做改革,包含:企業成長及交接程序、擴增企業社會責任及員工參與率、資金、數位轉型及創新、行政流程簡化、提高國際競爭力。在「數位轉型及創新」部分,該法為「首次代幣發行(Initial Coin Offering, ICO)」和「數位資產服務提供者(Digital Assets Services Providers, DASP)」建立一法律框架,其主要制度內容,大抵有四: (一) ICO之選擇性憑證(Optional visa): ICO發起人在符合一定要件時,「得」向法國金融市場管理局(Autoritédesmarchésfinanciers, AMF)繳交相關資訊文件,以獲憑證;如未為之,募資仍屬合法,惟不得公開徵求資金、發起資助,僅可進行廣告活動。 再者,獲得選擇性憑證必須符合以下要件,包含: 代幣發行人在法國成立或註冊合法之法人組織; 提供的資料文件上,須載明代幣發行、籌資計畫、公司等所有相關資訊; 必須有一個系統機制,來監控和保護在銷售過程中收集的資產; 遵守反洗錢(Anti money Laundering)和恐怖份子籌資活動(terrorist financing)相關規定。 (二) 數位資產服務提供者之選擇性特許(Optional license): 數位資產服務提供者,「得」主動向AMF申請特許並受其監督;如未為之,仍屬合法,惟不得公開徵求資金、發起資助,僅可進行廣告活動。 然而,須注意的是,無論服務提供者是否申請特許,凡「向第三方提供數位資產保管服務」或「買受數位資產以換取法定貨幣」者,皆須至AMF辦理註冊事宜。 (三) 允許二種資金可投資於數位資產: 該法指出,「符合市場流通性和估價規則之專業投資基金」和「專業私募股權投資基金」可投資於數位資產。 (四) 強化AMF之監管權力: 該法賦予主管機關AMF一定之監管權力,包含: 得監督「已獲選擇性憑證之ICO」及「經選擇性特許之服務提供者」,於其未遵守法規時,施以制裁。 得公布違法ICO及服務提供者之「黑名單」。 得封鎖數位資產服務之詐欺網站。
歐盟發布與食品接觸的容器材料安全評估規則歐盟食品安全局(European Food Safety Authority, EFSA)於2009年5月29日發布歐盟第450/2009號規則(Regulation EC No. 450/2009),內容為評估與食品接觸的包裝容器之「活性材料」(active material)或「智慧型材料」(intelligence material),其活性與智慧型功能物質之使用安全性。此號規則規定了進行活性或智慧型材料物質的安全評估相關的行政管理,及申請所需提出的科技數據與資訊內容。 歐盟第450/2009號規則是一項落實第1935/2004號規則中,有關食品安全的具體規則。第450/2009號規則要求食品容器中的「活性材料」與「智慧型材料」,必須經過EFSA的安全評估測試。 歐盟於2004年10月通過第1935/2004號規則(Regulation EC No. 1935/2004),首次公佈活性材料與智慧型材料的定義。「活性材料」係指為增加食物保存期限或維持及改善情況,食品容器材料會自動釋放某些物質在食品中以延長期限。「智慧型材料」則指能顯示食物狀況或在包裝上顯示出周圍環境狀態,例如在食品包裝上,結合溫度顯示材料,指出裝運過程中的溫度狀態。 而第450/2009號規則,則是進一步落實規範。在安全評估測試中,EFSA對於申請者提出的容器材料物質,進行風險測試後,將給予申請者得以使用的物質清單。若有食品容器材料的物質經測試後發現,其活性或智慧型功能的物質,與食品容器材料中的其他物質產生交互作用,EFSA可能將限制使用此類物質於食物容器材料中,以確保容器材料之安全性。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。