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
中國大陸近年來積極布局智慧城市建設，並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間，2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社，發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告（2013）》(以下簡稱「藍皮書」)，揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎，透過新一代網際網路，以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data)，實現地理資訊的智慧化應用，並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起，中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點，目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目，正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出，大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設，並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」，以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求，並透過資訊數位化，為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察，可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視，並欲在維護國土安全的前提下，加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設；對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域，目前仍以國家投資為主要推動手段，後續相關法規發展殊值注意。
歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的，歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents，下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal，簡稱EBA)決定不一致而造成爭議，EBA於2020年5月做出的新決定，對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。 在歐洲專利公約(European Patent Convention，簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利，並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成，僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利，這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致，在2015年的決定中提到，運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受，因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。 於2019年，技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題，並提到EBA討論，EBA表示，考慮到法條涵義可能因時間產生變化，需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation)，實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾，而是進一步擴展為，僅通過基本生物學過程，或是由基本生物學方法界定動植物之情況，皆屬於不可授予專利之情況，而推翻之前的決定。而為維持法律安定性，本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國資源與廢棄物策略英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」（Resources and waste strategy for England），以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策，包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出，追求在2050年達到加倍資源生產力，並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生，作為英國推動循環經濟的政策藍圖。 這份政策文件可以區分為三大部分，第一部分為產品的生命週期，包含從製造、消費到生命週期的完結；第二部分為主要議題，聚焦在論證環境犯罪（waste crime）與食物浪費（food waste）此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期；並且在第三部分的未來展望上，提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點，包含國際領導（international leadership）、研究創新（research & innovation）與監管措施（data, monitoring and evaluation），建立起資源與產品生命週期的循環，以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。 在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策（EU Plastic Strategy），強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引（The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025）當中，目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物，使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材，達成70%的塑膠包材可回收或分解效率，並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省（以下簡稱農水省）從2021年起於補助計畫要點中規定，農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料，且為系統服務業者取得、保管的情況下，須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序（下稱GL合規）。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST，自行向律師、專利師等諮詢，評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會，條列出須GL合規之補助計畫清單，且相關計畫規定預計於2021年生效（2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定）。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」，其中與「農業資料利用」相關實施項目為：利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約，應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神，保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料，於2020年制定農業領域AI資料契約指引，做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴，透過規制改革實施計畫，將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點，可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。