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
德國柏林高等法院(LG Berlin)於2018年1月16日在德國聯邦消費者中心協會(Verbraucherzentrale Bundesverband)對 Facebook提起之訴訟中，判決 (Az. 16 O 341/15)Facebook網站之預設功能(Voreinstellungen)和部分使用及資料保護條款(Nutzungs- und Datenschutzbedingungen)，違反德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz)之相關規定，因此，部分針對企業徵求用戶同意使用其資料之條款被判定無效。 Facebook在其隱私設定中心隱藏對用戶資料保護有利之默認設置，且在新用戶注冊帳戶時未充分告知，故未符合用戶同意條款之要求。依據聯邦資料保護法之規定，個人資料僅允許在相關人同意下徵集及使用。為讓用戶能在知情下自行判斷是否同意個資使用，網路供應商須清楚、詳盡告知資料使用之方式、範圍及目的。但Facebook並未遵守該項要求，Facebook在手機App上已自行啟用定位服務，一旦用戶使用聊天功能，將透露其所在位置。尤其在隱私設定中，已預設各種搜尋引擎可取得用戶個人版面之連結，任何人均可快速和簡易的透過此種方式，發現任一用戶在Facebook上的個人資訊。因用戶能否被事先告知無法確實保障，對此，法官判定5項Facebook備受聯邦消費者中心協會批評的預設功能無效。 此外，柏林高等法院亦宣告8項包括預擬同意之服務條款無效，依照這些條款之規定，Facebook可將用戶之姓名和個人資訊運用於商業、贊助商或相關事業之內容，且其條款並未明確說明，哪些資料會被傳送至美國，以及其後續處理過程與所採用之資料安全標準為何。法官認為，上述預擬條款之意思表示並非有效之資料使用同意授權。此外，用戶在Facebook僅可使用實名之義務亦屬違法，德國聯邦消費者中心協會對此表示，電信媒體法(Telemediengesetz; TMG)規定，網路供應商須儘可能讓網路用戶匿名或他名參與網路運作，然而柏林高等法院對此觀點仍持保留態度。 柏林高等法院於判決中強調，本案單就聯邦消費者中心協會對Facebook之用戶使用條款是否有效提起之訴進行判決，並非判斷支援此些條款運作的資料處理過程之合法性。儘管如此，法院之見解仍可能對資料處理過程合法性之判斷造成影響。該項判決目前仍未最終定讞，故本案兩造皆可上訴柏林最高法院(Kammergericht)，尤其聯邦消費者中心協會認為，Facebook以免費使用為廣告宣傳用語，不無誤導消費者之可能，故將對此提起上訴。至於未來本案上訴至柏林最高法院後之發展，關係個人資料保護程度之擴張及網絡供應商可用範圍之限制，故仍須持續關注。
日本總務省公布AI運用原則草案日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議（AIネットワーク社会推進会議），該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」（報告書2018－AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて－），提出「AI應用原則草案」（AI利活用原則案）。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用，藉由AI聯網環境健全發展，實現以人為中心之「智連社會」（Wisdom Network Society：WINS），其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者（以利用AI系統和服務為業）、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者；草案內並根據上開規範對象間關係，整理各種AI運用情境，最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節，以「利用手冊」等形式公布，提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」，將整合5+2創新產業方案，由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案，日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則，或可作為我國未來推動AI發展之參考。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
簡析WTO綠色能源管制爭端案例