英國資訊委員辦公室表示個人資料之處理應遵循GDPR，公務機關也不例外
自西元2017年1月以來，英國稅務海關總署（Her Majesty's Revenue and Customs, HMRC）開始要求英國民眾使用線上語音方式進行身分認證，而民眾的聲音檔案亦被儲存至英國稅務海關總署的語音資料庫內。英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）深入調查後發現英國稅務海關總署的語音身分認證系統存在下列兩種違法情形：
- 未能向民眾充分揭露、告知民眾其語音、聲紋等生物識別資料如何被處理等資訊。
- 蒐集民眾的生物識別資料時，未能給予民眾自由行使同意或拒絕權利的機會。
英國資訊委員辦公室認為英國稅務海關總署前開情形已經違反了歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR），根據歐盟一般資料保護規則，英國稅務海關總署在蒐集、處理或利用民眾個人資料時，必須合法、公正及透明，並應取得民眾的明確同意。英國資訊委員辦公室後續將要求英國稅務海關總署應刪除違法蒐集的生物識別資料。
本次英國資訊委員辦公室的執法行動是基於2018年5月25日生效的歐盟一般資料保護規則與英國2018年資料保護法（The Data Protection Act 2018），英國資訊委員辦公室強調創新的數位服務雖有助於民眾的生活更輕鬆，但絕不能以犧牲民眾的隱私為代價，同時也隱約透露著：「沒有一個組織（包含政府機關）能夠凌駕於法律之上。」。
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張恩若
法律研究員 編譯整理
ICO says that voice data collected unlawfully by HMRC should be deleted, Information Commissioner's Office, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2019/05/ico-says-that-voice-data-collected-unlawfully-by-hmrc-should-be-deleted/ (last visited July 11, 2019).
Blog: Using biometric data in a fair, transparent and accountable manner, Information Commissioner's Office, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2019/05/blog-using-biometric-data-in-a-fair-transparent-and-accountable-manner/ (last visited July 11, 2019).
概念驗證中心（Proof of Concept Center, PoCC）源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化，於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」（the William J. von Liebig）。 為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙，例如：資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標，並透過下列手段強化科技成果商業化動力，提升商業化績效：1、通過種子基金資助，為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注；2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢，以及智慧財產權保護等諮商；3、創業人才教育及培訓，促進創業文化並進行創業教育，以增強大學與產業協同創新能力。
美國聯邦加強導入節能績效保證專案，並規劃採購實務增訂規範美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄（Presidential Memorandum），要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案（Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings）」，並宣布未來24個月內最少將投入20億（billion）美元經費，推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案，以改善建築物能源效率。基於政策指示，美國能源部（Department of Energy）下屬聯邦能源管理推動機構（Federal Energy Management Program，以下簡稱FEMP），研議規劃配套機制，協助導入「節能績效保證專案（Energy Savings Performance Contract，以下簡稱ESPC）」，更精簡、效率、低成本之實施模式，並助益美國能源技術服務產業（Energy Service Companies，以下簡稱ESCO）發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金（Financing）」部分之「資訊徵求意見書（Request for Information，RFI）」，廣詢實務各界意見，希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議，並協助ESCO業者能更順利取得資金，並協助ESCO業者能更順利取得資金，及降低資金取得成本，如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金，最合理且有吸引力之利率，所應考慮各項要件及利率定價模式，並且規劃建立資金協助者之優先名單（Preferred Financiers），以利配套選用。再者FEMP為推動整合，特別探討ESPC跨專案（Project Aggregation (Combining)）時，可能影響資金協助者之融資與財務評估，例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接，或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者，同一資金協助者，亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者，研析相關影響要件。 以及，FEMP並探討ESPC實施「量測驗證（Measurement and Verification），對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素，以及資金協助者對於量測驗證機制，是否認為將增加風險並致更高融資利率，均為重要探討議題。此項意見徵求書，未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上，相關內容再持續觀察追蹤。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。