歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引
歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPD）於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak)，就針對COVID-19疫情期間，歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。
EDPD強調，資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性，因此，在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時，應提升社會接受度，並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具，但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構，採取COVID-19相關應變措施時，若涉及處理個人資料，應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況，闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型，並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪，目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離，以便儘早切斷傳播鏈。
EDPB指出，GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy Directive）均有特別規定，允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播，並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年12月公布「2050能源發展藍圖（Energy Roadmap 2050: a secure, competitive and low-carbon energy sector is possible）」，主要係執委會承諾將推動歐盟於2050年前達成溫室氣體80-95%減量目標（相較於1990年排放基準），建立具競爭力之低碳經濟社會，所以規劃擬訂「2050能源發展藍圖」，期望能導引歐盟走向「無碳化目標（Decarbonisation Objective）」，同時並確保能源供應安全及保持國際競爭優勢。 並且，奠基於之前「歐洲2020發展策略（Europe 2020）」所設立推動「20-20-20」溫室氣體減量及能源效率目標，歐盟執委會認為進一步擬訂「後2020時期策略（Post-2020 Strategies）」是非常亟需的，並且認為以現有規劃持續推動，2050年僅將達成減少40％減量目標，對於歐盟建立成為無碳化社會之目標，是非常不足夠的，所以擬訂此一發展藍圖。 「2050能源發展藍圖」主要設定了五項無碳化發展願景（Scenarios）：包含提高能源效率（High Energy Efficiency）、多元化能源技術（Diversified Supply Technologies）、提昇再生能源比例（High Renewable Energy Sources）、 因應碳捕捉發展（Delayed CCS）、 降低核能發電（Low Nuclear）等，並對於「2020至2050發展規劃（Moving from 2020 to 2050）」，研析諸如提昇能源節省與管理需求（Energy Saving and Managing Demand）、移轉使用再生能源發電（Switching to Renewable Energy Sources）、天然氣過渡重要角色（Gas Plays a Key Role in the Transition）、智慧能源技術及儲存發展（Smart Technology, Storage and Alternative Fuels）、電力管理新思考（New Ways to Manage Electricity）、整合區域發電資源與集中系統（Integrating Local Resources and Centralised Systems）等重要議題。未來歐盟執委會如何進一步依據「2050能源發展藍圖」規劃制訂推動措施及配套機制，值得持續觀察研析。
談業界控管奈米風險之自主管理機制-以杜邦公司奈米風險架構為中心 日本著作權法修正促進人工智慧開發2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。