德國在2017年的3月通過了最新的無人機相關法規命令,亦包含傳統模型飛機的部分,並於2017年4月7日生效,新的修正重點如下:
綜合觀察可以發現,德國對於無人機的使用規範(或限制),可以歸結至三 方面,對於使用人的規範、無人機的大小以及使用地點的限制。
2025年6月23日,韓國個人資料保護委員會(개인정보보호위원회,下簡稱個資會)宣布修訂《個人資料保護法施行令》(개인정보 보호법 시행령)草案,擴大「本人傳輸請求權」(본인전송요구권)制度的適用範圍至特定大型個人資料處理者(개인정보처리자)。 南韓政府於2024年3月開始實施MyData(마이데이터)制度,賦予其國民「本人傳輸請求權」。所謂「本人傳輸請求權」,係指當事人向資料持有者請求傳輸個人資料給自己或特定第三方的權利,而個人資料則係指包含所有能夠識別本人身分或與本人有直接關聯的資訊。 本人傳輸請求權的立法目的,在於解決當事人將資料授權予特定企業或機關使用後,無法追蹤個人資料動向的問題。當事人可透過行使本人資料傳輸請求權,隨時確認資料如何被使用、有無被再次轉交他方,以及自由決定是否收回或轉移持有者擁有的個人資料。有助於解決個人資料利用權限一經授權後便難以掌控的問題,並提高國民對於個人資料的自主控制能力。 本次修法前,本人資料請求權的適用範圍僅限於醫療與電信產業,個人資料保護法施行令預告修訂草案進一步將符合以下標準的個人資料處理者納入本人傳輸請求權適用範圍: 1. 年營業額達1500億韓元以上的企業; 2. 持有個人資料人數達100萬人以上的企業或機構; 3. 敏感資料、高識別度資料達5萬人以上的企業或機構; 4. 2萬人以上大學或公部門機關。 韓國個資會此次提出的預告修訂草案,建立了一套可跨領域適用的個人資料管理政策架構,為國民資料自主性與控制權提供更完整的保護,值得作為我國個人資料治理制度之參考。
「亞馬遜公司(amazon)」積極向美國政府機關推動其所開發的人臉辨識軟體“Rekognition”,將可能造成隱私權的重大侵害亞馬遜公司所開發的“Rekognition”軟體可以進行照片中的人臉辨識識別,單張圖片中可辨識高達一百人,同時可以圖片進行分析及比對資料庫中的人臉長相。目前亞馬遜公司積極向政府機關推銷這套軟體。可能造成的風險是,公權力機構可透過使用“Rekognition”軟體來辨識或追蹤任何個人,警察機關可以隨時監控人民的行為,各城市的政府機關也可能在無合理理由的狀況下隨時查看人口居住狀況,尤有甚者,美國移民及海關執法局(Immigration and Customs Enforcement, ICE)可以使用該軟體來監控移民的狀況,即使是無任何犯罪疑慮的狀況下亦可進行,將政府打造成巨大的監控系統,有造成隱私權嚴重侵害的疑慮。因此無論亞馬遜公司內外都有反對將“Rekognition”軟體推銷給政府機構的聲浪,尤其美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)更是發起多項連署抗議。 支持政府使用“Rekognition”軟體的意見則認為,使用“Rekognition”軟體將可以更有效率地辨識人臉,在尋找失蹤兒童或在公共中辨識出恐怖份子可以發揮更大的作用,不啻是保護公眾法益的進步。 佛羅里達的奧蘭多市警察機構曾經使用“Rekognition”軟體後因契約到期而一度停止使用,於7月9日與亞馬遜公司續約繼續測試使用該軟體,奧蘭多市警察機構宣稱以目前測試階段將不會使用一般民眾的照片進行測試,將不會造成人民的隱私權侵害。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
歐盟議會通過電信改革法案歐盟議會在2009年11月24日通過歐盟電信改革法案,其中包含12項重要改革: 1. 消費者要求以攜帶電話號碼方式變換電信公司時,只需一個工作日; 2. 強化對消費者資訊之傳達,包含使消費者充分知悉所訂購之服務內容、服務品質、賠償和退費機制; 3. 保障歐洲人民網路接取自由(Internet access); 4. 新的網路開放及網路中立(open and neutral net)保護措施,賦予國家及權責機關,得對網路服務之最低品質限度做出規範,且須於簽約前對消費者告知流量控管之技術,和該技術對其服務之影響; 5. 消費者個人資料保護及垃圾郵件(spam)之處理; 6. 更方便的緊急通訊服務; 7. 國家電信規範將更加獨立; 8. 新的歐洲電信主管機關將會協力確保公平競爭和電信市場規範之一致性; 9. 歐洲執委會被授予法規範補償制度之檢視權利; 10. 在面臨競爭問題時,國家通信機構可採取功能性分離(Function Separation)措施; 11. 加速全歐洲之寬頻接取普及率; 12. 鼓勵對下世代網路(NGA)之競爭與投資。 至於先前飽受爭議之三振法案,在多方溝通下,歐盟議會決議,人民之網路自由,是歐洲公民重要之權利,但在保護智慧財產權和藝術創作方面,需要找尋更新、更現代化,且更有效率的保護方法。至於切斷網際網路之服務,除非有「先前的、公正、無偏見」且「有效率並即時」的司法審訊程序,否則不應限制人民網路接取之權利。