美國舊金山監事會(San Francisco Board of Supervisors,編按:監事會是舊金山市的立法部門,性質類似議會)於2019年05月通過停止秘密監察條例(Stop Secret Surveillance Ordinance),並將其訂入行政法規(San Francisco Administrative Code)條文,包括增訂第19B章及修訂第2A.20節、第3.27節、第10.170-1節和第21.07節。根據行政法規第19B章,舊金山政府及執法機構未來將不能使用臉部辨識科技,也不能處理或利用任何自臉部辨識科技取得的資訊。
易言之,在公共場所安裝具備臉部辨識科技的監視器,或暗自使用臉部辨識科技尋找嫌疑犯都構成違法行為。然而,法規的修訂不代表舊金山內所有臉部辨識系統將全面停止。由於舊金山機場及港口屬美國聯邦政府管轄,不受地方政府法律所規範,仍可使用臉部辨識科技;而民眾及私人企業並非修訂條文的規範對象,亦可繼續採用。
此次法規的修訂引發高度關注,各界也熱烈討論。反對者表示,法規的修訂使執法機關打擊犯罪的努力付之一炬,危害民眾安全;贊成者則認為,臉部辨識科技過分侵害人民的隱私權和自由權,應對其有所限制。畢竟,臉部辨識科技並非萬無一失,尤其當受辨識者為女性或深膚色人種時,準確率往往下降許多,而有歧視的疑慮。舊金山首開先例立法,成為全美第一個限制政府使用臉部辨識科技的城市,其他城市或國家未來是否會仿效而相繼立法,值得繼續關注。
韓國2013年智財施行計畫檢討評估作法介紹 科技法律研究所 法律研究員 陳聖薇 2014年12月23日 壹、事件摘要 依據韓國智慧財產基本法第10條,韓國針對國家智慧財產施行計畫之執行成果,應定期進行整體檢討評估,以作為往後計畫之參考指標。為此,韓國於2014年8月11日公布「2013年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」[1](以下簡稱2013檢討評估結果)。本文以下將簡要說明之。 如同「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」(以下簡稱:2012檢討評估結果),2013檢討評估結果針對2013年度國家智財施行計畫(以下簡稱2013年施行計畫)之5大政策面向:創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產,以及地方自治團體等六個面向挑選出重點推動之35課題,由民間專家組成「政策評估團」,以確保評估之專業性及客觀性。而具體評估方式與指標以下分別說明之。 貳、評估方式與指標 一、評估方式 韓國考量到智財施行計畫之特殊性,再者,評估國家層級智財政策之成效,不僅需要評估政策成果,同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估,以作為下一年度計畫政策之參考。 為確保評估之專業性及客觀性,由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員,以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據,再依照不同指標之特性,進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後,就會召開調整會議,決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。最後,本智財施行計畫之最終評估結果會告知相關機關,供其制定、執行政策之參考,並且運用於智慧財產財政分配方向及下年度施行計畫之制定上。 二、評估指標 在評估指標設計上,韓國一大特色在於其不以行政機關別為政策評估,而是以創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等五大政策領域以及加上地方自治團體面向作為評估框架[2]。進一步之細部評估指標則運用國務總理室之政府業務評估(特定評估[3])基本架構,針對「政策形成–執行–成果」整個過程,分階段進行評估。此外,2013檢討評估結果是以2012檢討評估結果為基礎,將既有之指標統合、刪減後,再依據地方政策特殊性,增加地方自治團體之評估指標。指標變更事項有:依據各地方特殊性需要有針對地方量身訂作之「地方自治團體政策差別性」指標;針對識別性較弱之「推動日程之適當性」與「監督與情況變化之對應性」之指標整合。配分變更事項有:因應政策是否實際有感於民的比重日亦加重,「政策效果」之指標也加重配分;就新的指標針對中央與地方分別進行評估。詳細指標內容如下表所示 : 表1:2013年智財施行計畫之中央(地方)機關政策評估指標 區分 評估項目 評估基準 政策形成(30%/35%) 1.計畫確立之適切性(15%) 1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) 1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) 2.政策基礎環境之確保水準(15%/20%) 2-1.推動體系之充實性(5%/10%) 2-2.資源分配之適當性(10%) 政策執行(30%) 3.推動過程之效率性(20%) 3-1. 與有關機關、政策之連結性(10%) 3-2.監督與情況變化之對應性(10%) 4.政策擴散之努力水準(10%) 4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) 政策成果(40%/35%) 5.政策成果及效果(40%/35%) 5-1.成果目標達成度(20%/15%) 5-2.政策效果(20%) 資料來源:韓國國家智財委員會,http://www.ipkorea.go.kr/index.do。 參、代結論 在前述評估機制運作下,2013檢討評估結果共列出8個優秀課題與4個待改善之課題。後續針對待改進課題,該主管機關在接受評估委員之改善意見後,會提出補充之改善計畫,表示其要如何解決政策推動之障礙因素,而國家智財委員會則會隨時檢視其執行狀況,並且適時給予政策支援。至於優秀課題部分,韓國將會提供細節資訊與相關機關共享,讓機關之間互相學習,樹立一個學習標準(benchmarking)。 從施行計畫、檢討評估到提供量身訂做之改善建議,顯示韓國對於建構智慧財產強國的企圖。而2012、2013檢討評估結果之經驗,也將持續提供為2014年檢討評估之參考,使智慧財產施行計畫之檢討評估能更具效率。 [1]韓國國家智慧財產委員會,2014年8月11日公布之第11回國家智財委員會決議〈13년 시행계획 점검평가결과〉。 [2]依據政策領域評估的課題計有 :創造(2)、保護(4)、活用(5)、基礎(3)、新智慧財產(4)以及地方自治課題(17)。 [3]韓國政府業務評估基本法第2條第4款,所謂特定評估,指國務總理以中央行政機關為對象,為統合管理國政,對必要之政策進行評估。
澳洲網路安全專員啟動「社群媒體年齡限制專區」保障未滿16歲青少年的數位安全澳洲網路安全專員(eSafety Commissioner)於2025年10月啟動「社群媒體年齡限制專區」(Social Media Age Restrictions Hub),以落實2024年11月通過的線上安全法(Online Safety Act 2021)修正案。該次修正納入「社群媒體最低年齡」(Social Media Minimum Age, SMMA)框架之規定,以全面保障澳洲未滿16 歲的兒童及青少年。為落實SMMA,透過延緩取得帳號方式,而非全面禁止使用,以減輕青少年因登入帳號面臨的壓力及風險,從而維護其身心健康與福祉。 2025年12月10日受年齡限制的社群媒體平台必須採取合理措施,防止16歲以下的青少年建立或保留帳戶。eSafety 針對合理措施細節發布SMMA監管指引,並強調平台的合理措施不得僅依賴使用者自我申報年齡或出生日期,亦即要求業者透過嚴格的年齡驗證機制,限制特定年齡層的使用權限。eSafety調查顯示,儘管存在年齡限制,96%的10至15歲兒少使用過社群媒體,此現象凸顯強化業者責任的重要性。 為能更完整保護兒少隱私,線上安全法修正案另一重點在於授權澳洲資訊專員辦公室(Office of the Australian Information Commissioner)制定兒童線上隱私準則(Children's Online Privacy Code),確立以兒童最佳利益為核心的隱私保護標準,並規範線上服務應如何遵循澳洲隱私原則,該準則預計於2026年12月生效。此外,eSafety亦提供針對家長與青少年準備指南(Get-ready guide),協助其適應數位時代下的兒少保護新規定。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
美國FDA計畫舉辦3D列印技術於醫療運用下之法制探討會議隨著3D印表機的價格日趨親民、3D列印設計檔案於網際網路交流越趨頻繁,以及預期3D列印技術在未來的應用會更加精進與複雜化,3D列印技術於醫療器材製造面所帶來的影響,已經逐漸引起美國食品藥物管理局(FDA)的關注。 在近期FDA Voice Blog posting中,FDA注意到使用3D列印所製造出的醫療器材已經使用於FDA所批准的臨床干預行為(FDA-cleared clinical interventions),並預料未來將會有更多3D列印醫療器材投入;同時,FDA科學及工程實驗辦公室(FDA’s Office of Science and Engineering Laboratories)也對於3D列印技術就醫療器材製造所帶來的影響進行調查,且CDRH功能表現與器材使用實驗室(CDRH’s Functional Performance and Device Use Laboratory)也正開發與採用電腦模組化方法來評估小規模設計變更於醫療器材使用安全性所帶來的影響。此外,固體力學實驗室(Laboratory of Solid Mechanics)也正著手研究3D列印素材於列印過程中對於醫療器材耐久性與堅固性所帶來的影響。 對於3D列印就醫療器材製造所帶來的法制面挑戰,在Focus noted in August 2013中,其論及的問題包含:藉由3D列印所製造的醫療器材,由於其未經由品質檢證是否不應將其視為是醫療器材?3D列印醫療器材是否需於FDA註冊登記?於網路分享的3D列印設計檔案,由於未事先做出醫療器材風險與效益分析,FDA是否應將其視為是未授權推廣等問題。 針對3D列印於醫療器材製造所帶來的影響,CDRH預計近期推出相關的管理指引,然FDA認為在該管理指引推出前,必須先行召開公聽會來援引公眾意見作為該管理指引的建議參考。而就該公聽會所討論的議題,主要依列印前、列印中與列印後區分三階段不同議題。列印前議題討論包含但不限於材料化學、物理特性、可回收性、部分重製性與過程有效性等;列印中議題討論包含但不限於列印過程特性、軟體使用、後製程序與額外加工等;列印後議題討論則包含但不限於清潔/多餘材料去除、消毒與生物相容性複雜度影響、最終裝置力學測定與檢證等議題。