美國加州網路中立法遭司法部提告
美國加州州長Jerry Brown於2018年09月30日簽署該州的網路中立（Net Neutrality）Senate Bill 822法案，但美國司法部（Department of Justice，DoJ）隨即於同日對加州提起訴訟。DoJ指出Senate Bill 822法案牴觸聯邦政府於2018年對於網際網路採取解除管制之政策，該法案意圖阻撓聯邦政策的施行，有違美國憲法。
美國國會於1996年針對電信法（The Communications Act）制定「聯邦或州對網路低度管制（unfettered by Federal or State regulation）」之政策，美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）為符合該政策，於2002年發布命令，將寬頻網路接取服務列為資訊服務（information service），而美國不將資訊服務提供者以公共事業來看待並進行管理。雖然FCC於2015年就網路中立性訂立規則，要求網路服務提供者（Internet Service Provider）應平等處理所有資料，不得擅自降低流量速度、封鎖網站或服務，以確保任何人獲取資訊時不受不合理的限制。但FCC於2017年12月取消網路中立規定，並確保網際網路會在FCC之低度管制措施下，持續維持其自由與開放性。
DoJ及FCC均認為，網際網路本質上為跨州資訊服務，依據美國憲法第6條第2項規定，憲法、聯邦法律及美國對外條約為全國之最高法律，跨州之商務(interstate commerce)應屬聯邦管轄事項而非州管轄事項。因此，在聯邦政府已廢除網路中立性的情形下，且州政府沒有制定州際貿易規範的權限，則加州政府通過Senate Bill 822法案對網路立法監管，針對網路使用頒布違法且極端的法令，是企圖藉由Senate Bill 822法案破壞聯邦政府的規定，不當限制網路自由，與聯邦政府政策有所牴觸，此為違法及不利於消費者。故DoJ聲明其有責任捍衛聯邦政府的特權（prerogatives）以及維護憲法秩序。為此，DoJ起訴聲明為禁止加州執行Senate Bill 822法案，並請求法院判決Senate Bill 822法案無效。
雖然美國聯邦政府廢除網路中立性，但此政策受民主黨、Facebook、Amazon等著名大型科技公司及消費者的抨擊。因此，就DoJ起訴加州Senate Bill 822法案違法，法院是否認同DoJ所主張的牴觸美國憲法，以及美國對於網路中立性議題的後續發展，值得觀察。
- SB 822 by Senator Scott Wiener (D-San Francisco) – Communications: broadband Internet access service
- Justice Department Files Net Neutrality Lawsuit Against the State of California
- CHAIRMAN PAI STATEMENT ON DEPARTMENT OF JUSTICE DECISION TO FILE LAWSUIT AGAINST CALIFORNIA LAW REGULATING THE INTERNET
- SB-822 Communications: broadband Internet access service
蔡岳霖
高級法律研究員 編譯整理
Governor Brown Issues Legislative Update, SB 822 by Senator Scott Wiener (D-San Francisco) – Communications: broadband Internet access service, Published: Sep 30, 2018,https://www.gov.ca.gov/2018/09/30/governor-brown-issues-legislative-update-22/ (last visited Oct. 11, 2018).
Department of Justice Office of Public Affairs, Justice Department Files Net Neutrality Lawsuit Against the State of California, Sunday, September 30, 2018, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-files-net-neutrality-lawsuit-against-state-california-0 (last visited Oct. 11, 2018).
Office of Chairman Ajit Pai, CHAIRMAN PAI STATEMENT ON DEPARTMENT OF JUSTICE DECISION TO FILE LAWSUIT AGAINST CALIFORNIA LAW REGULATING THE INTERNET, Sep 30, 2018, https://www.fcc.gov/document/chairman-pai-doj-lawsuit-against-california-internet-regulation-law (last visited Oct. 11, 2018).
California Legislative Information, SB-822 Communications: broadband Internet access service, Date Published: 10/01/2018, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=201720180SB822 (last visited Nov. 6, 2018).
Federal Communications Commission, CHAIRMAN PAI STATEMENT ON DEPARTMENT OF JUSTICE DECISION TO FILE LAWSUIT AGAINST CALIFORNIA LAW REGULATING THE INTERNET, Sep 30, 2018, https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-354329A1.pdf (last visited Nov. 6, 2018)
韓國政府在今（2019）年1月立法施行四種監理沙盒機制（규제샌드박스），包含「金融監理沙盒」、「資通訊（ICT）監理沙盒」、「產業融合監理沙盒」及「地方專業化特區」機制，於施行半年後在同年7月16日公告成果報告，未來監理沙盒將加強尋求社會共識與區域衡平發展。 韓國為推動「製造業創新3.0」（제조업혁신 3.0）政策，強化產業創新與競爭力、重點發展人工智慧及物聯網，並打造友善法制環境來減少監管障礙。因此以鬆綁法規與鼓勵創新為目的，由韓國國務總理室於2018年初統籌各相關部會機關規劃全國性之監理沙盒機制，而於同年年底國會修正通過以下法律，泛稱「管制創新五法」（규제혁신 5법）： 《資通訊融合法》（정보통신융합법），由「科學技術資訊通訊部」主管，建立「ICT監理沙盒」，鬆綁資通訊相關規範為主要範圍。 《金融創新支援法》（금융혁신지원 특별법），由「金融委員會」主管，建立「金融監理沙盒」，作為金融規範鬆綁之依據。 《地區特區法》（지역특구법），由「中小企業創業部」主管，主要由地方政府提出並建立具地方特色的專業化特區，如共享經濟特區、能源特區等，透過特區鬆綁地方與中央法規，由地方政府主導、中央協助推動當地產業發展。 《產業融合促進法》（산업융합 촉진법），由「產業通商資源部」主管，就前述以外之產業建立監理沙盒機制。 《行政管制基本法》（행정규제기본법은），鬆綁上述四個監管與行政程序相關法律。 在施行半年以來，成果顯示已受理81件申請案例，企業規模以中小企業佔80%為大宗，而申請之產業領域多集中於金融科技領域（46%）、其次為非特定領域（32%）、資通訊領域（22%），並以共享經濟、區塊鏈、大數據、物聯網、人工智慧、虛擬實境（VR）、5G等創新產品或服務為主。在申請時程上，從受理案件至批准進行實證或發給臨時許可證允許在市場販售，僅須約44個工作天。而在法規鬆綁上，多數涉及法規命令與機關行政函釋層級。另外為鼓勵創新業者申請監理沙盒，針對實證完成之產品或服務，將給予「優良採購產品」（우수 조달물품）證明，政府機關可於採購平台上優先採購該產品或服務。 另外成果報告說明，由於許多創新實證與現行社會體制與規範造成破壞式衝突，例如「共享廚房」與現有《食品衛生法》規定餐廳須有獨立廚房有違，或者消費者直接在家進行基因檢測（Direct-to-Consumer Testing, DTC）創新服務與現有醫療規範與體制不符等，韓國政府將透過客觀實證數據與宣導來尋求社會共識或使用其他替代方案來降低衝突。同時將於今年下半年由中央主導指定特定區域作為專業化特區，以衡平區域發展。
FCC同意基本型電子閱讀器可於一年期限內豁免於無障礙義務 EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」（EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data），旨在協助決策者更易於進行隱私友善（privacy-friendly）之決策，評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」（Charter of Fundamental Rights of the European Union）關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分，首先說明指引的目的與如何使用；第二部分為法律說明，依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利，並非絕對之權利，得於符合憲章第52條（1）之規定下加以限制，因此涉及處理個人資料的任何擬議措施，應進行比例檢驗；指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗： 必要性檢驗（necessity test） （1） 步驟1：初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述（detailed factual description）。 （2） 步驟2：確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 （3） 步驟3：定義擬議措施之目的（objective of the measure），評估其必要性。 （4） 步驟4：特定領域的必要性測試，尤其是該措施應有效（effective）且侵害最小（the least intrusive）。 若前述評估認為符合必要性，則接續比例性檢驗，透過以下4步驟評估： 比例性檢驗（proportionality test） （1） 步驟1：評估目的正當性（legitimacy），擬議措施是否滿足並達到該目的。 （2） 步驟2：擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度（scope, extent and intensity）之影響評估。 （3） 步驟3：繼續進行擬議措施之公平對等評估（fair balance evaluation）。 （4） 步驟4：分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時，面臨的問題愈趨複雜，需要全面性評估，擬議措施限制應符合歐盟法規，且具必要性並合於比例，隱私保護更是關鍵，參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」（Necessity Toolkit），將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現