加拿大數位隱私法(Digital Privacy Act)於2015年6月18日獲得皇室御准,該法目的係為修訂規範私部門運用個人資料的聯邦個人資料保護及電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)。該法有多個章節於公告時便即刻施行,但仍有部分章節需待日後其他行政機關公告配套之法規後始能正式施行,例如該法的重點章節之一:「安全防護措施之違反」(Breaches of Security Safeguards)。
歷經約莫兩年,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada)於2017年9月2日公告安全防護措施違反之規則草案(Breaches of Security Safeguards Regulations),以及規則衝擊分析聲明(Regulatory Impact Analysis Statement)。草案自公告時起開放30天供相關利益關係人發表意見,未來將和數位隱私法的「安全防護措施之違反」同時生效施行。
草案制定目的在於確保加拿大本國人若遇有資料外洩且具有損害風險時,可收到精確的相關資訊。私部門對本人的通知應包含使本人可理解外洩的衝擊和影響的詳細資訊。草案確保加拿大個人資料保護公署(Office of the Privacy Commissioner of Canada)之專員亦能獲得有關資料外洩的確實且對等資訊,並可監督、確認私部門遵守法規並執行。草案詳載私部門於通報個人資料保護公署時應提交的資訊,以及通知本人時應提供的資訊,且不限制私部門額外提供其他資訊。遇有資料外洩情事而故意不即時通報個人資料保護公署或通知本人者,最高將可處十萬美金罰鍰。
經過 10 多年的爭議,國內第一部「代孕人工生殖法」草案終將出爐。未來代理孕母將採無償精神,代孕者須年滿 20 歲且須有生產經驗,但是沒有國籍的限制。 根據草案內容,未來代孕制度將採無償精神,雖不得有商業仲介行為,但委託夫妻得提供代理孕母醫療、交通和營養費等費用, 甚至包括分娩後的醫療檢查、工作損失、交通費用等 。 草案中對於委託夫婦的條件放寬,不只限於沒有子宮之婦女,在精、卵自備的前提下,只要夫婦懷孕可能危及生命,就適用此法案, 得尋求人工生殖手術之婦女 , 包括沒有子宮、有懷孕障礙或分娩有危險等婦女。在親子關係認定方面,目前備有出生後收養制以及直接認定為委託夫妻婚生子女等二種方案。此外,代理孕母在生產後 2 年內,得保有探望代孕子女之權利。至於代理孕母之資格,僅要求須年滿 20 歲且有懷孕經驗,而無國籍限制。 未來代理孕母將有法可循,造福不孕婦女,但是在親子關係認定問題上,似仍需要更嚴謹的討論,避免衍生更多糾紛。
歐盟執委會發佈產品能源標章政策研究報告歐盟實施能源標示(Energy Label)制度已屆滿20週年,目前能源標示制度下,主要針對家電產品(house appliances)之能源標示進行管制,共分為七個層級,即A、B、C、D四等級外,另於能源效率表現較好之A等級之上,再行劃分A+、A++、A+++三等級。 歐盟執委會於2012年10月下旬公告能源標示市場調查研究,期在目前能源標示制度(Directive 2010/30/EU)下,探究未來二種可導入的模式: 模式一,導入碳足跡(carbon footprint)、水足跡(water footprint)、資源消耗(resource depletion)、水毒性(water eco-toxicity)等四種環境衡量指標;模式二,僅導入碳足跡(carbon footprint)衡量指標。本研究旨在建立是否上述二種模式能鼓勵消費者採購更佳環境友善的產品,其次,測試消費者對於不同節能績效產品之採購意願。 本研究報告分為三大面向,第一大面向,檢視當前能源相關標示制度與資料,分析產品的碳足跡和環保標示。第二大面向,擇定三個市場,進行消費者質化研究。第三大面向,擇定九個市場並六千名消費者,就消費者之行為調查。 觀歐洲議會已於2012年底就若干產品之能源標示進行審議,與歐盟經貿關係亦屬密切之台灣當持續關注此項議題。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。