美國修正通過外國情報偵察法（FISA）
美國近期通過「外國情報偵察法」（Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA）之修正案，其中，原先於１月份到期的第七章（Title VII）702條款（Section 702），重新延長授權6年，直至2023年12月31日。
此法案於1978年生效，為美國第一個要求政府須先獲得法院許可，始能進行電子監視的法律。法案宗旨係為平衡國家安全以及人民權利，基於憲法第四修正案對人民的保障，使身處美國領土內的人民免於被恣意監視，國家在通常情況下，須獲得外國情報偵察法院（Foreign Intelligence Surveillance Court, FISC）搜索票（warrant）才可對人民進行搜查。
本次法案修正通過後，使聯邦調查局能夠持續使用情報數據資料庫，以獲取有關美國人的信息，但法案新增要求聯邦調查局在預測性刑事調查中（predicated criminal investigation）如要索取與國家安全無關的內容，必須事先經FISC法院審查許可（court order）。
因911恐攻事件後出現的反恐需要，2008年增訂第七章702條款為FISA的正式條款，原本在今年1月到期，法案修正通過後，此條款延長授權6年。目的為美國公民提供隱私保護，禁止政府針對美國公民和位於美國境內的外國人為監視對象；僅處於國外的外國人，涉及外國情報資訊才可被列為本條進行監視的目標。允許情報部門，在三個政府部門（外國情報偵察法院，行政部門和國會）的監督下，收集關於國際恐怖分子，武器散布者以及其他位於美國境外的重要外國情報。
此項修正案保留702條款的操作靈活性，並加入了一些增強隱私措施及要求。惟，受質疑且具爭議的是，702條款條文內容規範，允許美國政府的情報機構--國家安全局（National Security Agency, NSA）基於該條款，例外不需法院搜索票，可向Google、Apple、微軟、Facebook或電信業者等美國企業蒐集、調閱國外非美國人用戶的海外通訊內容（包含電子郵件、電話、其他私人信息等），當這些被監聽的國外用戶之通訊對象係涉及美國人時亦同；意即，若美國人曾接觸被鎖定的國外對象，也會被納入調查並取得通訊紀錄等個資，且禁止業者通知受影響的用戶。曾有國會參議員試圖修改此法案，加入隱私保護條款，但最終並未獲多數同意。
- Donald J. Trump, Statement by the President on FISA Amendments Reauthorization Act of 2017 , THE WHITE HOUSE
- Charlie Savage, Congress Approves Six-Year Extension of Surveillance Law, N.Y. TIMES, JAN 18, 2018
- Jessica Schneider, What is Section 702 of FISA, anyway?,CNN, Jan 12, 2018
- The United States House of Representatives Permanent Select Committee on Intelligence (HPSCI), FISA Section 702
- 吳佩諭，資訊工業策進會科技法律研究所，美國國會就外國情報偵察法提出修正草案，2007年10月30日
林玉書
法律研究員 編譯整理
1. Donald J. Trump, Statement by the President on FISA Amendments Reauthorization Act of 2017 , THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/statement-president-fisa-amendments-reauthorization-act-2017/ （last visited Feb.28, 2018）.
2. The United States House of Representatives Permanent Select Committee on Intelligence (HPSCI), Highlights of S. 139, as Amended, The FISA Amendments Reauthorization Act of 2017, https://intelligence.house.gov/uploadedfiles/s_139_highlights_final.pdf（last visited Feb.28, 2018）.
3. Charlie Savage, Congress Approves Six-Year Extension of Surveillance Law, N.Y. TIMES, JAN 18, 2018, https://www.nytimes.com/2018/01/18/us/politics/surveillance-congress-snowden-privacy.html?rref=collection%2Ftimestopic%2FForeign%20Intelligence%20Surveillance%20Act%20(FISA)&action=click&contentCollection=timestopics®ion=stream&module=stream_unit&version=latest&contentPlacement=16&pgtype=collection （last visited Feb.28, 2018）.
4. Jessica Schneider, What is Section 702 of FISA, anyway?,CNN, Jan 12, 2018 https://edition.cnn.com/2018/01/11/politics/trump-fisa-section-702-surveillance-data/index.html （last visited Feb.28, 2018）.
1. The United States House of Representatives Permanent Select Committee on Intelligence (HPSCI), FISA Section 702, https://intelligence.house.gov/fisa-702/（last visited Feb.28, 2018）.
2. 吳佩諭，資訊工業策進會科技法律研究所，美國國會就外國情報偵察法提出修正草案，2007年10月30日， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=16&tp=1&i=67&d=2387（最後瀏覽日期：2018年2月28日）.
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
手機軟體（APP）辨識來電號碼之法律問題手機軟體（APP）辨識來電號碼之法律問題 科技法律研究所 102年03月25日 壹、事件摘要 我國自2005年開始推展行動電話「號碼可攜」服務，允許使用者將行動電話號碼申請移轉至另一業者。當號碼進行移轉時，為降低通話路由資訊傳遞之延遲、避免業者間轉換作業之延宕，通傳會指導各業者共同建立集中式資料庫，整合業者號碼管理資源，增進號碼可攜服務之效率。 日前有某非屬電信事業之業者，設計一款應用軟體，提供智慧型手機使用者下載、安裝後，可自行上傳通訊錄內之電話號碼，並透過電信事業之「號碼可攜集中式資料庫」，確認並辨識通訊錄內電話號碼所屬電信業者，將資訊回傳於使用者之智慧型手機。由於電話號碼屬於使用者個人資料之一環，本文以下分析「非電信事業與電信事業合作，於號碼可攜目的外，對資料庫內之資料進行蒐集、處理與利用是否違反個資法」之疑義。 貳、重點說明 「號碼可攜集中式資料庫」之設立主要目的在使不同業者間能準確的完成通訊的連接。然而，通傳會於96年10月亦有要求各電信業者設置查詢系統，提供用戶查詢欲致電之受話方是否係屬同家業者，進而協助用戶瞭解可能之通訊資費計算。換言之，通傳會認為辨識電信號碼屬於網內/外，屬於消費者規劃、理解其電信資費之權益。而目前亦有手機軟體可輔助消費者查詢相關資訊。 那麼，可否允許消費者進一步查詢致電對象所屬的業者呢？是否違反個人資料保護法的規定呢？ 如前所述，通傳會認為使消費者瞭解電信號碼屬於網內/外，有助於資費理解之權益。我們更進一步說，允許查詢號碼所屬門號，不僅消費者可知悉資費之數額計算以決定是否致電，尚可決定是否使用相同電信業者之服務來打電話。我國行動電話普及率早已超過120%，有相當比例之消費者擁有二個以上之門號，若可揭露致電號碼所屬電信業者，使消費者可刻意選擇以網內門號致電，無疑具有相當實益。因此我們認為電信業者提供消費者以手機軟體查詢門號所屬業者，並不違反個資法上針對電信服務規範之「特定目的」（第133項：經營電信業務與電信加值網路業務）。一般的行動電話用戶，可透過電信業者查詢其所致電對象之門號所屬業者，則居於輔助地位的APP軟體，與用戶直接向業者查詢相比，實則無任何不同，應視為用戶之合理行為。 參、事件評析 個資法修正後，對於個人資料之保護更加的完善，但科技之發展使得個人資料之利用呈現多樣性，難以釐清某些利用行為是好是壞，然而本文基於鼓勵科技發展以及創新研發的立場，當面對某些個資利用情狀產生疑義時，應加以釐清其運用之情狀，避免在情境不明時，過度的擴張個資保護的界線，對市場發展以及消費者權益而言，並非好事。 當然另一方面而言，濫用科技便利的情形是存在的，如同2012年12月甫結束之ITU國際電信大會（WCIT2012），多國所簽署之修正電信管制規則第5B條所示，要求各國應努力採取必要措施，防止未經許可之濫發電子訊息，以減少對國際電信業務之影響。由於網路無遠弗屆，具騷擾性、浮濫發送之訊息，已從早期之垃圾電子郵件，擴及網路即時通訊軟體，不但時常造成使用者之困擾，甚至造成詐騙橫行。而這些狀況，光依靠個資法也是不足的，尚須主管機關對於濫用電信資源加以管制，從個人資料與電信資源等層面多管其下，方能維護良好之產業環境。
日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略2007年11月，日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊，發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞（fibroblast）轉形成誘導多能性幹細胞（induced pluripotent stem cell，以下簡稱iPS細胞）之案例，展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果，並認知到國際間在此領域上的激烈競爭，日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略，以下簡稱總合戰略），其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案，希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日，文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について），其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況，也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。 總合戰略中較重要的規劃有：文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」（iPS細胞研究センター），作為日本推動相關研究之核心研究組織；將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」（CREST）之研究補助計畫中，公開相關研究計畫，提供研究經費來推動其研究之發展；文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構，派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援，協助其取得iPS細胞相關專利。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。