歐盟永續經濟活動分類系統規則
歐盟部長理事會（The Council of the EU）於2020年4月15日通過「建立促進永續投資框架規則」（REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the establishment of a framework to facilitate sustainable investment, and amending Regulation (EU) 2019/2088）。此規則將提供歐盟內所有企業和投資者一套共通性分類系統（taxonomy，以下簡稱分類法），以識別哪些是被認為具有環境永續性的經濟活動。
該分類法將促使投資者把投資重心轉移至永續發展的技術和業務上，此為歐盟2050年實現氣候中和並達成《巴黎協定》2030年目標的重要基礎，並預計可減少40％的溫室氣體排放。為此，歐盟執委會估計每年必須投資約1800億歐元，方可能達此目的。而未來框架將奠基於六項歐盟環境目標，包括緩解氣候變化、適應氣候變化、水資源和海洋資源的永續利用和保護、朝向循環經濟轉型、污染防治、保護和恢復生物多樣性和生態系統。另外，依照歐盟部長理事會與歐洲議會於2019年12月18日達成的政治協議中指出，永續性經濟活動必須符合的四個要求，包括必須至少為上述六個環境目標其中之一做出實質性貢獻、對其他任何環境目標均無重大損害、遵守穩健且基於科學的技術篩選標準（technical screening criteria）、遵守最低限度的社會和治理保障。
本規則目前雖經歐盟部長理事會通過，後續仍須經歐洲議會（The European Parliament）通過，預計2020年前通過緩解和適應氣候變化的分類法，以確保2021年起能全面適用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會（Health IT Standards Committee）為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”）的通過，制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準，來保護電子醫療紀錄的交換，並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者，要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準，包括「醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”）與「加密促進標準」（Advanced Encryption Standard）之相關規定，以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下，任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄，應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時，處理個人醫療資訊的系統，也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力，以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求，這些標準也要求相關的適用機構，必須在2013年以前完成符合病歷交換格式（HL7）的使用接近控制、安全宣示標記語言（Security Assertion Mark-up Language, “SAML”）、網路服務認證（Web Service Trust, “WS-Trust”）以及促進資訊標準建置組織（Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”）的機制，以保障醫療資訊的安全。
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。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之，該法將禁止，例如，利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為，但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。 針對學生之隱私保護，目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法（Family Educational Rights and Privacy Act，FERPA），該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄（educational record）之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形，例如，醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列；此外，學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。 學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律，該法與FERPA的異同，及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善，仍有待觀察。