澳洲發布「數位健康2018-2019年報」針對「我的健康紀錄系統」提出檢討及建議
澳洲隱私保護辦公室（Office of the Australian Information Commissioner, OAIC）於2019年11月發布「2018-2019年數位健康年報」，其中針對「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）日前發生資料外洩事件提出檢討及隱私建議。
「我的健康紀錄系統」於2012年開始由澳洲數位健康局（Australian Digital Health Agency）負責維運，所有健康報告以電子形式通過網站存檔或讀取，包括處方藥紀錄、醫生診療記錄、影像檢查以及其它測試紀錄等，所有資訊將置於網路並授權醫療專業人員，例如醫生、藥劑師、醫院工作人員和專職醫療人員（例如護士或物理治療師），均可登錄查詢。
「我的健康紀錄系統」原先以民眾自願選擇加入模式運作，以選擇性線上註冊方式概括同意健康資料存取。隨後為促進醫療產業發展，澳洲政府宣布「我的健康紀錄系統」全國適用並提供退出機制至2019年1月31日。而2018年澳洲修訂「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012）強化個人資料管理相關規範，例如：提供永久刪除權、不得適用於保險目的、違反關鍵隱私保護而增加民事和刑事處罰等。
「2018-2019年數位健康年報」指出，隨著「我的健康紀錄系統」於2019年2月從選擇性註冊模式變為退出模式，關於隱私疑慮的查詢和投訴大幅增加。2018年至2019年OAIC收到57件投訴案，OAIC更對數位醫療產業中的受監管企業進行隱私評估，包括私人醫院、藥房等。為解決民眾疑慮，「我的健康紀錄法」修訂賦予永久刪除權，使投訴數量開始遞減，OAIC亦為醫療服務提供者發布有關保護患者個人健康資料相關指引，並與衛生部門組織合作，促進良好的隱私保護觀念，以增進健康服務提供者對預防和應對資料外洩的理解。
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林佩瑩
組長 編譯整理
1. Office of the Australian Information Commissioner [OAIC], OAIC annual report on digital health, https://www.oaic.gov.au/updates/news-and-media/oaic-annual-report-on-digital-health/ (last visited Nov. 25, 2019).
2. Office of the Australian Information Commissioner [OAIC], Annual Report of the Australian Information Commissioner’s Activities in Relation to Digital Health 2018–19, https://www.oaic.gov.au/about-us/our-corporate-information/annual-reports/digital-health-annual-reports/annual-report-of-the-australian-information-commissioners-activities-in-relation-to-digital-health-2018-19/ (last visited Nov. 25, 2019).
2022年11月22日紐約州長Kathy Hochul簽署一項新法案（S.8518A /A.6165A），旨在消除在私人財產上安裝電動車充電樁之障礙，以實現紐約州零碳排放車輛之目標。 該法案允許民眾在家中安裝充電站，並要求屋主協會（Homeowner Association，HOA，類似我國社區管理委員會）如欲拒絕屋主申請安裝電動車充電樁，須提出書面詳細說明理由，如於 60 天內未提出，除非是因為HOA合理要求其補正資料所致，否則屋主的申請即視為許可。紐約州欲透過該法案提升車主於住處安裝電動車充電樁數量，進而提高電動車使用率。 紐約州於2021年已立法（A.4302/S.2758）要求自2035年起販售新車皆需為零碳排放車輛，期許至2050年可達85萬輛零碳排放車輛。透過各項電動車相關政策之推動，2021年紐約州電動車銷售量大幅增長，截至2022年9月全州已超過11.4萬輛電動車上路，電動車充電站超過1萬座。 對此，我國立法院法制局於2022年6月發布「社區設置電動車充電設備問題之研析」報告指出，社區仍應以用電安全第一，不宜強制設置充電樁，現階段宜規定電動車廠商應設置充電設備或更換電池的設施，如要修正「公寓大廈管理條例」強制社區設置電動車的充電設備，建議優先修正「建築法」或「建築技術規則」加強設置該設備安全要求。
英國BEIS發佈燃煤電廠邁向未來低碳之路的公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠：邁向未來低碳之路」，儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用，然而，最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料，它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍，因此，減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。 2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一，而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%，這些燃煤電廠正在不斷老化，以現代標準來看其發電效率已是相對低下，並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此，近年來有許多燃煤電廠關閉，而當這些燃煤電廠停業時，往往是在短時間內才對電力市場發出通知，關廠增加了短期電力供應安全的壓力，除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。 基於上述理由，本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施，並為投資者提供更大的市場確定性，以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。 BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS)： (1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術，並符合現行英國排放績效標準(EPS)。 (2)修改現行排放績效標準(EPS)，由每年排放限制強化為即時排放限制，以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。 另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳，以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量，此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
Google新搜尋服務引發著作權侵權爭議網路搜尋引擎的巨人 Google ，近來有一項計畫，即對圖書館中的書籍做掃瞄，然後讓使用者透過網際網路搜尋書籍的內容。由於 Google 計畫掃瞄供搜尋的書籍中，包括許多目前仍受到著作權保護的著作，因此 Google 此舉，是否造成對書籍著作權的侵害，便引發了相當的爭議。 在近日的一個討論會中，學者、作者與出版商群聚一堂，就 Google 此一計畫的合法性進行討論，並就是否對 Google 進一步提出訴訟做討論。 Google 宣稱，此一計畫是人類知識發展的一大進步，把人類的觀念與想法，做有系統的歸類整理，並讓大眾更容易接近與使用，對於人類知識的傳播與進步，有重大貢獻。 然而，作者與出版商方面，則認為 Google 此舉侵害的作者與出版商的著作權。就此，作者與出版商已做出回應。先前，美國出版商協會 (The Association of American Publishers, AAP) 已於 10 月 19 日對 Google 提起訴訟，希望經由法律的判決，認定 Google 的作法侵害著作權。從法律上來看， Google 此一計畫是否侵害著作權，確有爭議之處。從美國作者與出版商激烈的反應來看，將來有可能還會有其他的訴訟，甚至集體訴訟 (Class Action) 的產生，其後續效應，值得觀察。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。