FAA公告禁止無人機於美國主要旅遊景點內飛行
根據美國國家安全執法機構（US national security and law enforcement agencies）之要求，美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administration，以下簡稱FAA）於2017年9月28日，依照聯邦法規（Code of Federal Regulations）第99.7條規定，發布無人機飛行規則，禁止任何人於多個旅遊地點邊界範圍400英尺內飛行無人機。美國聯邦調查局（FBI）局長Christopher Wray表示，「擔心恐怖分子會使用無人機進行攻擊。」
從FAA的公告中，禁止無人機飛行之限航區係由FAA和內政部（Department of the Interior，以下簡稱DOI）共同指定，包括：紐約自由女神像（Statue of Liberty National Monument）、波士頓國家歷史公園（Boston National Historical Park）、費城獨立國家歷史公園（Independence National Historical Park）、加州福爾索姆水壩（Folsom Dam）、亞利桑那州格倫峽谷大壩（Glen Canyon Dam）、華盛頓州大古力大壩（Grand Coulee Dam）、內華達州胡佛水壩（Hoover Dam）、密蘇里州傑弗遜國家擴張紀念公園（Jefferson National Expansion Memorial）、南達科他州拉什莫爾山國家紀念公園（Mount Rushmore National Memorial）、加州沙斯塔壩（Shasta Dam）。以上具體位置皆屬DOI管轄地區，也是FAA第一次將無人機之空域限制規定於DOI地標上，目前FAA仍對軍事基地進行類似空域限制。
限制無人機飛行之規則將於2017年10月5日生效，違反空域限制者，將採取法律行動，包含民事處罰和刑事追訴。只有少數例外情形，允許無人機在限制區內飛行，且必須和個別場所或FAA進行協調。FAA表示，正依聯邦法規第99.7條配合考慮其他聯邦機構對於無人機之其他限制要求。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
FAA Restricts Drones over Statue of Liberty, Other Landmarks, Federal Aviation Administration, https://www.faa.gov/news/updates/?newsId=88811&omniRss=news_updatesAoc&cid=101_N_U (last visited October 2, 2017)
FAA Bans Drones At Landmarks, Avweb, https://www.avweb.com/avwebflash/news/FAA-Bans-Drones-At-Landmarks-229696-1.html (last visited October 2, 2017)
Flying drones is now banned at major US tourist attractions, QUARTZ, https://qz.com/1090286/the-faa-has-banned-flying-drones-at-major-us-tourist-attractions/ (last visited October 2, 2017)
美國參議院於今年(2020年)5月，通過了由共和黨領袖 Mitch McConnell 所提議主張，恢復《愛國者法案》（Patriot Act）中，原本應於今年3月失效的215條監控條款，該條款允許執法機構在沒有搜索令的情況下，取得人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。 此修正案授予聯邦調查局(FBI)及中央情報局(CIA)等執法機構權力，只要其認為該紀錄與犯罪調查有關並且在檢察總長的監督下，即可無須經過法官批准，獲取人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。此法案雖限制執法機構不得取得人民瀏覽和搜尋網頁的「內容」，但卻可以取得該歷史紀錄，而歷史紀錄中詳細記載了人民所瀏覽的網站及所輸入的關鍵字。 倡導隱私保護而反對此一法案的團體，認為政府在此法案的支持下，能夠藉由打擊恐怖主義、避免社會動亂、保護國家安全以及保護兒童等理由，對人民進行監視、侵害其隱私。反對者認為網路瀏覽和搜尋紀錄是美國人最敏感、最個人和最私密的部分，人們會把所想到的每一個想法都透過網路去搜尋，並且瀏覽相關網站，因此，獲取人民的網路瀏覽和搜尋紀錄即等同於了解其內心想法。此法案的反對者包含了兩黨的部分參議員、自由派公民團體「美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union）」以及保守派公民團體「繁榮美國（Americans for Prosperity）」，其認為並無任何證據能夠證明政府依《愛國者法案》所進行的大規模監管，得以拯救任何人的生命。 民主國家中，如何在犯罪追訴以及民主自由之間找到平衡，會是一個值得深究的問題。
法國參議院關於資料在地化(Data Localization)之修法提案為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待，全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)，已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過，且將在2018年5月25日生效，該規則異於資料保護指令（Data Protection Directive，95/46/EC）之處，在於規則無待各會員內國法化，得以直接適用，然而生效前的過渡期間，歐盟各國為因應新修正規則預作準備；近期，法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中，欲修改現行關於資料保護之法律，如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978)，以達歐盟資料保護水準。 法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過，參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A)，要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心，同時為符合與歐盟的國際承諾會員國，並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國，而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準，並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。 然而，資料在地化條款目前仍不明確，但此規定恐對資料傳輸設下更多限制；雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍，資料傳輸至第三國並不在此列，故為加速修法程序，聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整，國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識，後續修法值得關注。
美國制訂「促進政府資訊開放」行政命令及推動「藍色按鈕倡議」計畫美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令（Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information），推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統（GPS）等資訊對於私部門產業創新及新創事業（entrepreneurship and star-up）之正面影響，盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下，將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾，帶動整體經濟正面循環發展。之前，美國推動聯邦政府資料開放政策，重要者為白宮科學技術政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）於2009年3月份啟動「開放政府倡議」（Open Government Initiative），民眾可透過「Data.gov」入口網站 ，取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。 近年來，在公部門政府政策鼓勵導引下，不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準（sectoral interoparability）。以醫療衛生領域為例，從2010年開始，歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」（Blue Button Initiative），病患得透過特定網頁（web-based）簡易下載其健康資訊（health information），並可供重複利用的格式下；同時，患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者（health care provider）、保險公司和信任的第三者（trusted third parties）。該倡議更挑戰軟體開發者（developer）在藍色按鈕的基礎上，開發更多的Apps軟體，使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域，近似於藍色按鈕倡議，白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月，也發起了「綠色按鈕倡議」（green button initaitive），挑戰美國境內大小事業單位（utilities）投入參與該倡議，研發一個機器可讀取之開放格式（a machine-readable open format），使消費者得透過連線網路重複近取之。 有鑒於網際網路開放的特性，且近年來來自外國網路攻擊不斷，於2013年2月份，NIST與國際間重要標準組織，如ISO、IEC和IEEE，首度就感應網絡（sensor networks）、機器對機器（M2M）和智慧聯網（IoT），提出一個跨界面之共通標準計畫（ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP），該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸（檢測）、全球獨特辨識、政策控制和加密，此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）