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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
洪政緯
法律研究員 編譯整理
1. Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，http://ec.europa.eu/newsroom/document.cfm?doc_id=47742
2. Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679 (wp251rev.01)，http://ec.europa.eu/newsroom/article29/document.cfm?doc_id=49826
3. Bitkom views on Article 29 Working Party draft guidelines on automated individual decision-making including profiling, https://www.bitkom.org/noindex/Publikationen/2017/Positionspapiere/20171127-Bitkom-Position-Paper-WP251-Profiling-Engl-Final.pdf
美國司法部曾在2006年1月要求Google公司交出100萬張網頁資料，並提供一週內用戶搜尋關鍵字的紀錄，以協助布希政府舉證說明現行網頁過濾技術的漏洞，為捍衛兒童線上保護法（1998 Child Online Protection Act）提供辯護。但Google公司於2月17日，以大型企業商業機密外洩和用戶隱私權遭到侵犯為由，向加州法院提出措辭強硬的法律摘要報告，並拒絕美國司法部的要求。 針對Google所提出的摘要報告，美國司法部於2月24日提出回應。美國司法部公開表示，Google公司所宣稱：「提供用戶搜尋資訊將侵犯用戶的隱私權」，只不過是一個藉口。司法部進一步指出，美國線上、雅虎以及微軟等其他搜尋引擎業者都已按照要求提供了搜尋資訊。最後，司法部表示，政府為案件所需，擁有向一切機構徵求資訊的正當權利，因此Google公司仍必須將要求的資料提出。
歐盟發佈「降低高速電子通訊網路建置成本」草案 澳洲通過新修正之隱私法，大幅提高罰責以期遏止個資事故澳洲司法部長Mark Dreyfus於2022年10月26日提出聯邦《2022年隱私法修正案（執法及其他措施）》（Privacy Legislation Amendment (Enforcement and Other Measures) Bill 2022 (Cth) ），並於11月28日正式通過，顯示澳洲政府對於近期多起大型個資事故的重視，以及民眾對於個資保護之公民意識逐漸成熟。 近期澳洲發生之兩起大規模個資事故，其一為9月底澳洲第二大電信業者Optus表示受到網路攻擊，約有1,000萬人（約占澳洲人口40%）的個資遭到外洩，除了姓名、性別、生日等資料之外也包括用戶的住址、駕照和護照號碼等；無獨有偶，於十月底澳洲最大的私人健康保險公司Medibank亦公開聲明發生200GB的資料遭到竊取的個資事故，被竊資料中有大約970萬名現在或過去客戶的姓名、出生日期、地址、電話號碼和電子郵件地址等資料，因為此兩起大型個資事故的發生，促使澳洲政府不得不予以重視，在極短時間內通過新法修正。 此次修正案修改1988年《隱私法》（Privacy Act）、2010年《澳洲資訊委員法》（Australian Information Commissioner Act）和2005年《澳洲通訊及媒體管理局法》（Australian Communications and Media Authority Act 2005），修正重點包含加重裁罰、加強資訊委員執法權限及域外管轄權。 一、加重裁罰之部分，依修正《隱私法》第13G條，當嚴重或反覆侵犯他人隱私事件發生時，若行為人為「非法人」（a person other than a body corporate，即我國法之自然人）時，其由行政機關課予當事人之罰金（civil penalty）上限提高到250萬澳幣（約新台幣5,200萬）；若行為人為「法人」（body corporate）時，罰金上限增加到5,000萬澳幣（約新台幣10億）或其所得利益價值的三倍（兩者取其高）。如果法院無法確定利益的數額，則取法人違規期間或事故發生後12個月內（擇其時間較長者）調整型營收（adjusted turnover*）的30%。 二、關於資訊委員執法權限強化部分，其擴大資訊委員與他公私部門間交換及查閱資訊之權限，資訊委員得向嫌疑人進行調查或要求交付相關證據，且賦予資訊委員得不待法院裁判，逕對妨害查辦者課以民事制裁，甚至得將屢次妨害查辦之法人團體之行為定為刑事犯罪。 三、有關域外管轄權部分，原先僅適用於「未在澳洲設立登記，但有在澳洲境內蒐集個資且經營業務」之公司；現刪除「有在澳洲境內蒐集個資」之規定，故未在澳洲登記之公司往後即使未在澳洲境內蒐集個資，若有在澳洲境內經營業務即受有域外效力之管轄，其範圍甚至將比歐盟GDPR之域外管轄權更為寬廣。 至於提高裁罰金額能否提升資安及個資保護之效益仍有待商榷，惟提高罰鍰額度應能使持有個資業者採行較高之資料保護安全措施等級。我國近期亦發生2,300萬筆民眾戶政資料外洩事件，依我國《個人資料保護法》規定，個資事故發生時，若被害人不易或不能證明其實際損害額時，法院依侵害情節，以每人每一事件500以上至2萬元以下計算財產損害。且同一原因事實造成的事件，原則上其賠償最高總額以2億元為限。若我國將來修法適當調整金額，相信有望遏止類似事故不斷發生。 *調整型營收（adjusted turnover）：指公司（及相關企業）在違規期間內營業額扣除應調整之稅額例外項目後，所有商品及服務價值的總和。
奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。