加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)與加拿大首席選舉官(Chief Electoral Officer of Canada, CEO)於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引(Guidance for federal political parties on protecting personal information)。目前加拿大選舉法(Canada Elections Act, CEA)僅概括規範政黨須制定隱私政策,以保護選民之個人資料,惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。
現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策,並提交給加拿大選務局(Elections Canada)。若其隱私政策變更,必須通知首席選舉官,且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範,為具體實踐政黨隱私保護制度,加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件:
一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料?
二、 如何保護其蒐集之個人資料?
三、 說明如何利用個人資料?是否會將個人資料給予第三方?
四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓?內部控管機制為何?
五、 蒐集分析之資料為何?是否有利用cookie或相關應用程式蒐集?
六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員
除此之外,該辦公室更建議參採國際隱私保護作為,著重公平資訊原則,政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集,且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資,並應建置保障性措施與合規性管理機制。
在香港金融管理局(Hong Kong Monetary Authority, HKMA)於2016年9月推出金融科技監管沙盒(Fintech Supervisory Sandbox, FSS)滿一年後,於今年9月29日再公布2.0升級版。而香港保險業監管局(Insurance Authority, IA)同時發布保險科技沙盒(Insurtech Sandbox),證券及期貨事務監察委員會(Securities and Futures Commission, SFC)亦公告證監會監管沙盒(SFC Regulatory Sandbox),初步完備香港金融領域沙盒制度之建立。 於金融科技監管沙盒2.0版中,香港金融管理局為加強金融科技公司與HKMA連繫機制,將成立金融科技監管聊天室(Fintech Supervisory Chatroom),改變最初金融科技公司僅能透過銀行窗口與HKMA進行試驗商品相關聯繫,造成程序不便、資訊不流通等問題,2.0版後金融科技公司可透過HKMA隸屬之金融科技監管聊天室進行意見回饋。並且由於香港針對金融科技、保險、證券及期貨領域推出三種沙盒機制,故推出「一點通」之一站式便民服務,提供企業選擇沙盒並得以和各機關進行相互協調,此次改革將於年底作業完成。 而IA為促進保險科技發展,推出保險科技沙盒,對於保險公司計畫在香港推出的創新技術不確定是否符合香港法規,給予受授權保險公司在沙盒機制內進行沙盒試驗,在沙盒試驗中,主管機關得隨時對保險公司之風險控管做查核,並且消費者有隨時退出試驗並給予補償機制,IA亦可針對不符合之試驗計劃宣告中止。 另外,SFC開放合資格之企業提供沙盒試驗,所謂「合資格之企業」是指經由香港《證券及期貨條例》規範而設立之持照企業或新創公司,同時該公司必須使用創新科技並為投資者帶來更多優質產品服務,並受惠於香港金融服務業者。並且為保護投資者權益,除申請公司應有給予投資者退出機制與提供賠償方式外,並應揭露潛在風險。若最後申請公司證明其試驗客體可靠且符合目的,可向SFC申請走出沙盒機制,並對外營運。
強化政府橫向協調,提升AI治理—澳洲擬於2026年初設立AI安全研究所澳洲政府於2025年11月25日宣布,將於2026年初設立AI安全研究所(AI Safety Institute)。澳洲AI安全研究所的設立目標,為提供相關的專業能力,以監管、測試與共享AI在技術、風險、危害層面的資訊。經由辨識潛在的風險,提供澳洲政府與人民必要的保護。AI安全研究所將以既有之法律與監管框架為基礎,因應AI風險,協助政府各部門調整相關規範。其主要業務如下: .協助政府掌握AI技術的發展趨勢,動態應對新興的風險與危害; .強化政府對先進AI技術發展及潛在影響的理解; .共享AI資訊與作為協調政府各部門的樞紐; .經由國家AI中心(National AI Centre,NAIC)等管道,提供事業、政府、公眾與AI相關的機會、風險和安全的指導; .協助澳洲履行國際AI安全協議的承諾。 AI安全研究所並為2025年12月2日,工業、科學與資源部(Department of Industry, Science and Resources)發布的國家AI計畫(National AI Plan,下稱澳洲AI計畫)中,保障應用AI安全性的關鍵項目。澳洲AI計畫指出,AI安全研究所將關注AI的上游風險(upstream AI risks),與下游危害(downstream AI harms)。所稱之上游風險,係指AI模型和系統的建構、訓練方式,與AI本身的能力,可能產生的疑慮。下游危害,則係指使用AI系統時,可能的實質影響。 AI安全研究所將支援與國際、政府各部門間之合作;並共享新興的AI技術能力,以及對AI上游風險的見解,發布安全研究成果,提供產業與學術界參考。AI安全研究所監測、分析與共享資訊,提出政府各部門,對AI下游危害,可採取的一致性應對建議。 綜上所述,澳洲政府提出國家AI計畫,於既有的法制體系,滾動調整相關規範,以應對AI風險。並成立AI安全研究所,追蹤國際AI發展脈動,及時提供澳洲政府應對建議,協調各部門採取一致性的行動。澳洲政府對新興AI技術,所採取策略的具體成效,仍有待觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
特別301報告特別301報告(The Special 301 Report)是由美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)公布之關於世界各國智慧財產權年度報告。1988年,美國國會修法增訂「特別301條款」,要求美國貿易代表署針對智慧產權保護或市場開放程度不足之國家,按嚴重程度於特別301報告中分列為「優先指定國家」(Priority Foreign Country)、「優先觀察名單」(Priority Watch List)和「一般觀察名單」(Watch List),並對「優先指定國家」啟動調查及協商談判。 美國每年對世界各國是否有效保護智慧財產權進行審查,並提出特別301報告。報告羅列範圍廣泛,包含: 世界各國智財權保護以及執法有效性; 網路銷售各種盜版及仿冒商標之商品情形; 世界各國貿易壁壘(market access barriers),例如貿易市場不透明、歧視性、或其他限制貿易的措施等,是否妨礙取得醫療保健(healthcare)或其他受智財權保護的資訊。 2019特別 301 報告(2019 Special 301 Report)於2019年4月公布。其中加拿大因簽署了《美墨加協定》(United States-Mexico-Canada Agreement, USMCA),實質改善加拿大智慧財產權環境,因而加拿大已從優先觀察名單轉為一般觀察名單。此外,中國連續15年被列入優先觀察名單,報告認為中國迫切需要進行基本的結構性改革,加強智財權保護。我國自1998年起被列入一般觀察名單,直至2009年除名,至今均未上榜,亦表美國肯認我國的智財保護發展。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為: 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準; 2. 「評估」風險的可能性與危害程度; 3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害; 4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。 其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。