澳洲個人資料洩漏計畫將於二月施行
澳洲於2018年2月22日施行個人資料洩漏計畫(Notifiable Data Breaches scheme, NDB scheme)，該計畫源於澳洲早在1988年所定「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs)之規定。對象包括部分政府機構、年營業額超過300萬澳幣之企業以及私營醫療機構。
根據該計畫，受APPs約束的機構於發生個資洩露事件時，必須通知當事人以及可能會造成的相關損害，另外也必須通知澳洲私隱辦公室（Office of the Australian Information Commissioner, OAIC）相關資訊。
NBD計畫主要內容如下:
一 、規範對象:
- 包括澳洲政府機構，年營業額超過300萬澳幣企業和非營利組織、私營醫療機構、信用報告機構、信貸提供者、稅號（TFN）受領人。
- 若數機構共享個人資料，則該告知義務由各機構自行分配責任。
- 關於跨境傳輸，根據APPs原則，於澳洲境外之機構必須以契約明定受澳洲隱私法規範，原則上若因境外機構有洩漏之虞，澳洲機構也必須負起責任。
二 、個資洩露之認定:
- 未經授權進入或擅自公開該機構擁有的個人資訊或個人資料滅失。
- 可能會對一個或多個人造成嚴重傷害(如身分竊盜、導致個人嚴重經濟損失、就業機會喪失、名譽受損等等)。
- 個資外洩機構無法通過補救措施防止嚴重損害的風險。
三 、OAIC所扮演之角色:
- 接受個資外洩之通報。
- 處理投訴、進行調查並針對違規事件採取其他監管行動。
- 向業者提供諮詢和指導。
四 、於下列情形可免通知義務:
- 為維護國家安全或增進公共利益所必要。
- 與其他法案規定相牴觸者。
五 、通知內容:
- 洩露資料的種類及狀況。
- 發生個資外洩事件機構之名稱以及聯繫窗口。
- 個資當事人應採取之後續行動，避免再度造成損害。
惟NBD 計畫對於個人資料的安全性沒有新的要求，主要是對APPs的補充，針對持有個人資料的機構採取合理措施，保護個人資料免遭濫用、干擾或損失， OAIC目前也正在規劃一系列有關個資洩漏事件指導方針及導入說明手冊。
陳昱凱
法律研究員 編譯整理
1. Privacy Amendment (Notifiable Data Breaches) Act 2017, https://www.legislation.gov.au/Details/C2017A00012 (last visited Jan 10, 2018).
2. Notifiable Data Breaches scheme https://www.oaic.gov.au/privacy-law/privacy-act/notifiable-data-breaches-scheme (last visited Jan 10, 2018).
3. Mandatory Data Breach laws are coming...are you ready? https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=dbd0357d-0b07-4294-865e-6f351550fa64 (last visited Jan 10, 2018).
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世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
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