加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引
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。
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衛星羽
法律研究員 編譯整理
Privacy Commissioner, Chief Electoral Officer of Canada issue guidance to help political parties protect the personal information of Canadians, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2019/nr-c_190401/ (last visited June 21, 2019).
Guidance for federal political parties on protecting personal information, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/privacy-topics/collecting-personal-information/gd_pp_201904/ (last visited June 21, 2019).
科技與創新委員會(Commission of Technology & Innovation，以下簡稱CTI)係瑞士重要之創新推進機構，成立於1943年，2011年新修正之研究與創新促進法實施後，CTI正式從經濟部聯邦職業教育及科技局(Federal Office for Professional Education and Technology, OEPT)獨立出來，成為一個具決策權的獨立機關，直接隸屬於聯邦經濟事務部（Federal Department of Economic Affairs, FDEA）。 CTI為擴大高科技創業並創造研發成果商品化之效益推動創業家計畫。該計畫主要係由CTI出資成立的「創業實驗室」（Venture Lab）來執行。創業實驗室針對大學生及創業家推出了一系列創業推廣及訓練課程，從單日的工作坊、五日之創業實務密集課程到在大學開設的創業學期課程，每一個訓練課程都有專家評審，針對創新構想及商業模式給予參與課程者具有建設性的建議。 資料來源：Venture Lab網站 圖 Venturelab 創業課程
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
RFID應用發展與相關法制座談會紀實 新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。