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
瑞士聯邦委員會（The Swiss Federal Council）於2022年11月23日發布氣候揭露規則（L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques），旨在補充《瑞士債法典》（Code des Obligations）企業非財務資訊揭露義務之標準，要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊，並於2024年1月1日起生效。 依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度（Transparency on Non-Financial Matters）」規定，擁有500位以上員工，且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司（下稱大型企業）每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容，要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊，要點如下： （1）明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊，皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。 （2）將氣候相關財務揭露工作小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD）公布之「TCFD建議書（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」與附件「TCFD建議書之實施（Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」納為瑞士大型企業氣候揭露標準，包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題，並應留意建議書「適用所有部門（all-sectors）」與「個別部門（certain sectors）」之指引。 （3）如未依規定揭露者，則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式，或說明無須遵循的正當理由。
加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局（Competition Bureau Canada,下稱競爭局）為更了解人工智慧如何影響或促進競爭，於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點： 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展，可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭，人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵，大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新，少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性，在基礎架構層（運行人工智慧所需的工具，如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等）中佔有極高的市場份額，但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中，亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為，企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率，但可能會減少現行市場內部競爭，或透過具有人工智慧的演算法進行定價，達到操縱市場價格的行為，現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程，競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性，意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組，負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展，並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施，我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態，值得持續追蹤。
加拿大將神經資料列為敏感資訊以提升個資保護強度加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）於2026年2月10日，更新《個人資訊保護與電子文件法》（the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA）的解釋公告（Interpretation Bulletin），於該解釋公告中OPC將「神經資料」（neural data）與健康、財務、基因及生物識別資料並列，正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊（sensitive information）清單中，賦予更高程度的保護。 其中，神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下： 1.深度私密性：神經資料有深度私密性，其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性：不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換，大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括： 1.強化同意要求：在加拿大PIPEDA的架構下，資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料，組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意，不能僅依賴默示同意，為獲得有意義的同意，組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級：法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感，組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準：在發生資料外洩時，資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊，意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言，加拿大將神經資料列為敏感資訊，標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域，要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時，必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。
日本經濟產業省所屬研究機構提議「日本能源基本計畫修正研析建議」報告日本經濟產業省（Minister of Economy, Trade and Industry）所屬「自然資源及能源諮詢委員會（Advisory Committee for Natural Resources and Energy）」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議（Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan）」，對於現有日本能源基本計畫，研析討論重要議題，並提出修正建議。 日本能源基本計畫，係因日本政府為因應2020年應達25％減碳目標（相較1990年水準），於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論，並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出，此份報告指出，能源基本計畫之推動架構必須重新思考，包括提議能源政策應強調重視「需求端（Demand Side）」，與兼顧「消費者（Consumers）」、「社會公民（Ordinary Citizens）」、「區域社區（Regional Communities）」等方面意見及利益，並建立社會公眾信心（Public’s Trust），以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用，並對於日本國家所需能源組成結構（Desired Energy Mix）進行討論議訂。 並且，對於推動實施，建議能源政策改革應朝向，以改革需求端架構（Reform of the Demand Structure）來達到能源節約社會目標,，以及改革供給端（Reform of the Supply Structure）來達到下一代分散式能源系統目標，並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型，與能源供給端至需求端應備建設（Energy Supply-Demand Structure）之改革工作。 此研究報告於2011年12月提出後，歷經多次修改（最新更新為2012年1月），未來提交給經濟產業省供政策參考後，將產生如何影響內容，將再持續觀察最新進度。