英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。
該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。
Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下：
- 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待；
- 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用；
- 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。
目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
- Information Commissioner’s Office [ICO], Royal Free-Google DeepMind Trial Failed to Comply with Data Protection Law (July 3, 2017)
- Elizabeth Denham, Four Lessons NHS Trusts Can Learn from the Royal Free Case, ICO Blog (July 3, 2017)
- Sam Shead, Google DeepMind is Giving the NHS Free Access to Its Patient Monitoring App, BUSINESS INSIDER UK, June 24, 2017
張腕純
組長 編譯整理
Information Commissioner’s Office [ICO], Royal Free-Google DeepMind Trial Failed to Comply with Data Protection Law (July 3, 2017),https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2017/07/royal-free-google-deepmind-trial-failed-to-comply-with-data-protection-law/ (last visited July 13, 2017).
Elizabeth Denham, Four Lessons NHS Trusts Can Learn from the Royal Free Case, ICO Blog (July 3, 2017), https://iconewsblog.wordpress.com/2017/07/03/four-lessons-nhs-trusts-can-learn-from-the-royal-free-case/ (last visited July 13, 2017).
Sam Shead, Google DeepMind is Giving the NHS Free Access to Its Patient Monitoring App, BUSINESS INSIDER UK, June 24, 2017, http://uk.businessinsider.com/nhs-discloses-how-much-its-paying-google-deepmind-2017-6 (last visited July 13, 2017).
歐盟委員會在2007年03月09日，發佈了具現代化的統一文案：「電視無疆界指令」。在經過歐盟議會以及首長會議一讀後，委員會對於歐洲相關視聽的未來法律框架，有了廣泛的共識。 加速1989年電視無疆界指令的現代化，是2005年12月13日由委員會提出，目的是希能夠幫助歐洲視聽產業能更具競爭力，也期望透過對傳統電視廣播業者更彈性的規範，使其能夠因應技術的發展，接受新的技術，也能因應市場變化以及閱聽者收視習慣的改變，進一步創造新興的視聽媒體服務（數位電視中的視聽服務、行動電視、隨選視訊服務）。 除了新的規範內容，新指令還重申了自1989以來，一直為歐洲視聽政策核心的共同政策目標。這些目標包括尊重多元文化、要求各會員國採取適當措施來保護未成年人、媒體多元化、打擊種族和宗教仇恨等。此外，也明確鼓勵業者自律以及國家與非國家間的相互約束。整個新指令的文案目前正進行二讀中。
“Cookies”—餅乾或是毒藥？ 日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書，著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」（令和3年版科学技術・イノベーション白書），為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖，所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例，區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫（第６期科学技術・イノベーション基本計画）框架下，為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策；第二部分則回顧去（2020）年，政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面，提出以下具體方向： （1）推動社會數位化與零碳排放（脱炭素化） 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展，虛擬空間之基礎技術方面，持續研發超級電腦、AI與量子電腦，利用所累積的資料運用於深度分析與模擬，並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面，包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向，則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策，發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術；運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度，提升社會應對大規模自然災害的韌性。 （2）「知識」的整合創造與利用，以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決，不僅在於前瞻性自然科學技術的研發，尚需同步理解人類社會的多樣性。同時，人文社會科學近年來，亦多有採用自然科學的研究方法。因之，白皮書主張兩方的跨域知識結合，應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 （3）強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素，放棄申請博士後課程的現況，創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此，白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金，提升約15,000名博士後課程學生的待遇，並推動「創造發展性研究支援事業」（創発的研究支援事業）措施，穩定提供10年期間的研究資金。 （4）COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法（如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性）、疫苗與相關醫療器材，並推動以遠距方式進行研究活動，導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等；另一方面，有效的防疫對策（如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」），根基於COVID-19的最新科研成果，因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道（如日本科學未來館網站），以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
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。