日本創設搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度
日本國土交通省於2017年2月修正《道路運輸車輛安全基準》第55條第1項、第56條第1項及第57條第1項規定之告示，放寬車輛安全基準規定，期望自動駕駛實驗能順利展開。惟在各種自動駕駛實驗中，遠距型自動駕駛系統是透過電信通訊技術，從遠距離外操作車輛行駛，儘管修法後已放寬安全基準規定，但其仍與現行以車內有駕駛為前提而訂定之《道路運輸車輛安全基準》相距甚遠，想一律判斷其符合安全基準有所困難。據此，為使遠距型自駕系統道路實驗能夠順利進行，國土交通省於2018年3月30日創設「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」，明確規定遠距型自駕系統實施道路實驗所需各項手續。
「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」規定項目包括︰申請放寬基準之對象、申請者、申請書及繳交文件、審查項目、條件及限制、基準放寬之認定、車體標示、行政處分等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
紐西蘭個人資料隱私主管機關提供事業選擇雲端運算廠商之檢視工具雲端運算具有降低資訊營運成本、資料集中化管理等正面效益，因此，許多事業紛紛選擇將資料轉而儲存至雲端運算設備。 事業會評估多項因素做為選擇雲端運算廠商之依據，這些因素包含資料隱私防護程度、權限控管功能等。為提供事業更有效率及精準地選擇雲端運算廠商，紐西蘭個人資料隱私主管機關（Privacy Commissioner）特別諮詢及訪談了當地使用雲端運算的企業及政府單位，彙整其所提供之經驗與意見後，撰寫檢視雲端運算廠商之指導原則。該原則不僅著重於協助中小企業如何有效管理上傳及儲存於雲端運算或其他委外設備儀器資料之隱私及安全性，另還發展出10項檢視要點，提供企業做為選擇評估之自我檢視工具。 10項檢視要點分別為：（1）評估事業所能承受之風險等級與擁有之資源，選擇相對應的雲端運算供應商與類型；（2）確認所上傳至雲端運算之資料對於當事人隱私之重要程度；（3）確認事業所需承擔之所有責任；（4）資料傳輸過程與儲存位址之安全維護措施；（5）確認雲端運算供應商條件是否符合資格；（6）確認與雲端運算供應商所簽合約之涵蓋範圍及條件保障；（7）對資料提供者踐行告知義務並建立完善之回應機制；（8）了解資料儲存城市或地點，並確認該地區所提供之隱私保護制度與侵害申訴管道；（9）資料使用及接觸之人員權限管理；（10）雲端運算供應商服務契約終止後資料之處理及提供方式。 紐西蘭個人資料隱私主管機關相信，事業必須確保傳輸至雲端運算資料之隱私及安全能受到一定程度之保護，才能避免其商譽及信譽受到損害。
英國資訊委員辦公室（ICO）針對COVID-19接觸史追蹤應用程式框架，發布意見報告英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2020年4月17日，依據英國資料保護法（Data Protection Act 2018）第115條第3項第b款之授權，針對2020年4月10日Apple和Google因應COVID-19疫情發表之「接觸史追蹤應用程式框架」（Contacting Tracing Framework, CTF），發布意見報告。報告認為，由於CTF具備以下三大特性：（1）不會在裝置間交換個人資料，如帳戶資訊或使用者名稱；（2）配對過程僅在裝置本身進行，並不會有如應用程式伺服器之第三方介入；（3）不需要地理位置資訊就能順利運作，因此符合英國資料保護法第57條有關「透過設計並作為預設以保護個人資料」（Data protection by design and default）之規定。 縱然CTF符合英國資料保護法之規定，英國資訊委員辦公室仍於報告中指出：「未來軟體開發商若於接觸史追蹤應用程式中使用CTF技術，該應用程式於處理使用者之個人資料時，仍應隨時符合英國資料保護法關於透過設計並作為預設以保護個人資料之規定。」COVID-19疫情席捲全球，如何於「掌握感染者接觸史以預防疫情擴散」與「保障個人資料及隱私」間取得平衡，實為各國政府需考量之重要議題。我國人工智慧實驗室於2020年4月開發之「社交距離App」，便是使用類似Apple和Google之CTF技術。此份英國資訊委員辦公室意見報告，等於針對社交距離App是否侵害隱私權益，提供相當解答與指引。
美國法院新判決，讓Rambus公司無法取得Micron公司的權利金美國德拉瓦（Delaware）州法庭於1月9日判決，記憶體晶片（DRAM）設計業者Rambus公司（Rambus Inc.）因在訴訟過程中，毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料，使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司（Micron Technology Inc.）支付權利金。判決公告後，Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年，該年度Micron公司曾控告Rambus公司，宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時，Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司，而晶片製造業者則予以反擊，宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。 雙方除於法院進行訴訟外，並利用美國聯邦貿易委員會（FTC）進行紛爭處理，互有勝負。例如：去年11月，加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士（Hynix）、三星電子（Samsung Electronics）與南亞科技（Nanya Technology）等公司侵權一案，獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司，因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利，迫使其他晶片製造業者支付權利金，也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。