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
越南公共安全部（The Ministry of Public Security）於 2022 年 2 月 2 日發布了一份關於提供電子身分識別和認證的法令草案。該法令草案訂定之目的係為電子識別和認證服務的管理、提供與使用奠定其法律基礎。 隨著網路與電子交易日漸流行，尤其在COVID-19疫情期間，驗證與識別交易之人顯得格外重要。在越南，雖然在眾多的法律與規範下一般性地承認電子交易的有效性，但在實務上，僅有數位簽章所進行之交易才被越南當局廣泛接受且認定其有效性。然而，對於個人而言，註冊數位簽章可能複雜、成本高且耗時，故根據法令草案，越南公共安全部提議將電子身份作為個人在電子交易中識別身分的一種更簡單的方式。 以下為此次草案之主要重點： 一、根據法令草案，隨著安全性和可靠性的等級提升，電子身分被分為從一級到四級的四個不同級別。第一級為從註冊者獲取數位資訊；第二級除了符合第一級以外，同時直接或線上檢查註冊者提供的個人資訊與政府當局出具的文件副本是否相符；第三級除了符合第二級外，透過直接核對公民身分證、與公民身分證電子連接以及與國家人口數據庫連接藉此蒐集數位資訊；第四級除了符合第三級以外，註冊者即時於線上或是親自現身。 二、除非法律另有規定，服務提供商可以規定其服務所需的電子身分級別。當設置了級別並且客戶已經提供了相關的電子身分時，服務提供商不能要求客戶提供進一步的資訊。 三、雖然法令非具有強制性，但鼓勵公司使用電子身分來驗證電子交易中的用戶與客戶。 四、該法令草案規定提供電子身分識別和驗證服務的公司需取得相關執照之需求，且該法令草案還規範了公司獲取、交換有關電子身分識別和驗證資訊的平台。
美國法院判定新聞報導中嵌入來自第三方、含受著作權保護攝影著作之發文屬合理使用網球選手「丹麥甜心」Caroline Wozniacki在2019年底於社群媒體Instagram發布退休文章並附上一張其青少年職業賽之發球特寫照片，該爭議照片為丹麥攝影師 Michael Barrett Boesen（後稱Boesen）所拍攝，爾後聯合體育出版社United Sports Publications（後稱USP）以嵌入含有該爭議照片之發文截圖報導該選手退休的新聞並刊載於長島網球雜誌（Long Island Tennis Magazine）之網站上，然而USP並未獲得Boesen之允許或授權使用，因此Boesen於2020年3月對USP提出著作權侵權訴訟。 美國紐約東區聯邦地區法院法官根據美國著作權法第107條（17 U.S.C. § 107）之合理使用原則：(1)使用的目的和性質、(2)受著作權保護作品的性質、(3)實質使用原始作品的比例、以及(4)該著作權物的使用對市場的影響等四項判斷要素，逐一檢視本爭議。 針對要素一，法官參酌相似前案，認為USP之新聞並非單純使用Boesen的照片，而是嵌入該爭議照片之發文截圖，且未針對該爭議照片內容描述該選手之青少年網球生涯，已賦予既有著作新的或不同元素或有其他使用目的，而非替代既有著作之原始用途，而認定USP充分地轉化該攝影著作、屬合理使用；而要素二，法官認為該爭議照片同時具資訊性與創造性元素，而該爭議照片除了在網球選手發文中公開之外，Boesen亦已公開於其社群媒體與網站中，使該爭議照片之資訊性成份相對較高、其合理使用範圍較大；至於要素三，USP之新聞係嵌入網球選手之退休發文，且保留選手頭像簡介、發文內容等社群媒體之所有標記，並未直接對該爭議照片進行編輯，因此使用該攝影著作之比例相對低；最後要素四，USP之報導非單獨呈現該爭議照片而係連同網球選手退休發文一同展現，此外該爭議照片係經過裁切且解析度低，實質上難以取代原始攝影著作之市場價值。綜上所述，法官最終於同年11月初作出判決，認定USP嵌入具Boesen攝影著作發文之報導屬合理使用。
中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範中國大陸為鼓勵科技研發與創新，陸續訂有《科學技術進步法》（最近一次修正為2007年12月29日，自2008年7月1日施行，以下簡稱科技進步法）及《促進科技成果轉化法》（原為1996年5月15日訂定，最近一次修正已於2015年10月1日起施行），並分別規範智慧財產權相關內容。 其中，關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權，依科技進步法第20條第1項規定，凡政府補助之科技計畫研發成果，其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權，除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外，由該科技計畫項目承擔者（參照科技進步法第5條第2項規定，可能為組織或個人）依法取得。 而相關科研工作者依前述規定取得成果後，如欲進行運用或轉化，依《促進科技成果轉化法》第2條規定：「本法所稱科技成果轉化，是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動」，需依該法相關規範辦理，如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化，且其運用方式如第19或45條具相當彈性，並可讓執行人員獲得一定的收入。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。