日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標
日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。
新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。
新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
1.日本經濟產業省，ビッグデータ・AIを活用した新しい経済指標への意見を募集します～既存の統計よりも優れた速報性・詳細性が期待されます～，http://www.meti.go.jp/press/2017/07/20170719002/20170719002.html（最後瀏覽日：2017/11/15）。
2. BigData-STATS，https://bigdata-statistics.meti.go.jp/（最後瀏覽日：2017/11/15）。
十年前的 7 月 5 日 ，全世界第一隻複製的哺乳類動物桃莉羊在英國誕生。 複製羊成功的案例，吸引了如潮水般的錢潮，流入探索利用這項新技術的領域，諸如有關治療癌症、心臟病、阿茲海默症和其他嚴重疾病的研究。科學家應用在姚莉身上的技術是屬於「細胞核轉置技術」（ SCNT ），簡言之，是把卵子的細胞核取出，然後把身體細胞的細胞核放入這個卵子中。在這個新建構的卵子中，只有來自身體細胞的染色體，而沒有原卵子的染色體，新卵子中僅含有提供身體細胞者的基因組，所以稱之為「複製」。科學複製有很大的潛在風險，代價又高，但它對醫學研究仍有很大的貢獻，其中最引人注意的，就是可取得胚胎幹細胞。 幹細胞是一群尚未完全分化的細胞，同時具有分裂增殖成另一個與本身完全相同的細胞，以及分化成為多種特定功能的體細胞兩種特性，在生命體由胚胎發育到成熟個體的過程中，扮演最關鍵性的角色。研究人員相信未來可以利用幹細胞，修復或是更換受傷或是病變的器官中的細胞或組織，特別是利用有患者自己基因的幹細胞組織移植，可以避免免疫系統的排斥現象。 當年科學家複製桃莉羊時所抱持之野心不小，然而這十年來，科學家們並沒有能夠達成以幹細胞治療人類疾病的目標，雖然因複製 技術本身具有高度爭議性，許多國家已立法予以規制，然卻依舊無法避免如 前首爾大學教授黃禹錫偽造幹細胞研究成果的醜聞發生，這項醜聞使原本即因幹細胞研究和倫理會產生衝突而不易獲得公私部門經費支持的研究工作，更為雪上加霜。 英國胚胎學者指出，回顧過去醫學研究史上的新發現，不論是試管嬰兒或是其他的技術，從第一次到最後技術完全成熟階段，都需要花很長的時間一步步完成，未來可能還需要五十年的時間，複製技術對醫學的貢獻才可能到達豐收階段。
印度邁向個資法制新里程公布數位個資保護規則印度於2025年11月13日公布《數位個人資料保護規則》（Digital Personal Data Protection Rules，下稱DPDP規則，位階近似於我國個人資料保護法施行細則），作為2023年8月制定《數位個人資料保護法》（Digital Personal Data Protection Act，下稱DPDPA）之配套規範。DPDPA為印度首部全面性個資保護立法，並與DPDP規則採三階段施行。第一階段自2025年11月13日起，重點包括定義規定、印度資料保護委員會（Data Protection Board of India, DPBI）之設立與權限。第二階段自2026年11月13日起，聚焦於印度特有之「同意管理人（Consent Manager）」制度。第三階段自2027年5月13日起，全面施行資料處理者（Data Fiduciary，意涵近似於歐盟一般資料保護規則（GDPR）所稱資料控管者，惟更強調對資料主體負有信賴義務與善良管理責任）一般義務、兒童資料保護、重要資料處理者制度、當事人權利、跨境傳輸及適用除外等規定。其制度重點如下： 一、明確化告知與同意規範：DPDP規則要求資料處理者於取得資料主體同意前，須以獨立且易懂之方式提供告知，清楚說明個人資料類型、利用目的及所提供之商品或服務，並提供同意撤回、權利行使及申訴之管道。 二、建立同意管理人制度：此制度使資料當事人得透過第三方集中管理其對不同資料受託者之同意狀態，並隨時檢視或撤回其同意。DPDP規則就其資格、義務、登錄程序及監理機制加以規範，並賦予DPBI對其進行調查與裁罰之權限。 三、強化資安措施與侵害通報：DPDP規則明定資料受託者應採取安全維護措施，其最低標準包括加密、存取控制、日誌保存、監控、備份及資料處理相關契約管理等。另建立個資侵害通報制度，要求即時通報資料當事人及DPBI，並於72小時內補充完整資訊。 四、加重大型平台與特定資料保護機制：DPDP規則要求大型電子商務、線上遊戲及社群平台於三年未互動且無保存義務時刪除個人資料；並就18歲以下兒童及受法定監護者，要求取得可驗證之法定代理人同意。另中央政府得指定「重要資料處理者（Significant Data Fiduciary）」，課予定期影響評估、稽核及設置資料保護長之義務。 五、規範權利行使、跨境傳輸與除外規定：DPDP規則要求資料受託者及同意管理人於其網站或應用程式中，清楚揭示權利行使方式及身分驗證程序；跨境傳輸採「原則開放、例外限制」模式，由政府另行指定限制國家或對象；另就研究、保存及統計目的之資料處理，DPDP規則明定在未造成個人權益之影響下，且資料受託者已採取適當技術與組織措施，始得適用除外規定。
從「氣候變遷行動方案」觀察美國能源科技法制政策發展 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。