日本學術會議建議因應疫情強化ICT建設和推動數位轉型
日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」（感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進）法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題，日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議，希望能在確保資安及隱私的前提下，達到防止感染擴大與避免醫療崩壞，以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」，未來應建立預防和控制感染症之綜合平台，統一地方政府感染資訊之公開內容、項目，檢討遠距醫療和數位治療法規，進行相關法制環境和基礎設施之整備；針對「社會生活之數位轉型」，日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育，並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備；針對「資安與隱私保護」，除檢討建立利用感染者個人資料，以及可知悉個人資料利用狀況之制度，亦應擴大及強化信用服務（trust service）和感染資訊共享系統等措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（中部場）
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會
- 114年資訊服務業者個資安維辦法宣導說明會
- 【線上】資訊服務業個資安維計畫說明會
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- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場2】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
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- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（高雄場）
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- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台中場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台北場）※如遇颱風假延期至7/16
- 【北部場1】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場2】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場3】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場4】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【南部場】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【中部場】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 美國聯網車監管制度與合規實務說明會
周晨蕙
副主任 編譯整理
2. 林美鳳，〈日本針對遠距醫療新增「線上診療費」等診療給付項目，提高給付內容與標準〉，2018/05，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8031&no=67（最後瀏覽日期︰2020/10/05）。 3. 劉彥伯，〈肯塔基州參議院日前通過得適用醫療補助保險，但同時排除人工流產的通訊醫療照護法案〉，2018/07，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=40&d=8058&no=64（最後瀏覽日期︰2020/10/05）。
美國加州議會於2018年9月28日通過加州參議院之對話機器人揭露法案（Bots Disclosure Act, Senate Bill No. 1001）。此一法案於美國加州商業及專門職業法規（Business and Professions Code）第七部（Division）第三篇（Part）下增訂了第六章（Part）「機器人」乙章，擬防範「利用對話機器人誤導消費者其為真人同時並誤導消費者進行不公平交易」之商業模式，本法案將於2019年7月1日正式生效。依此法案，企業如有使用對話機器人，則應揭露此一事實，讓消費者知悉自己是在與對話機器人溝通。 美國加州對話機器人揭露法案對於「機器人」之定義為全自動化之線上帳戶，其所包含之貼文、活動實質上並非人類所形成。對於「線上」之定義為，任何公眾所可連結上之線上網站、網路應用軟體、數位軟體。對於「人類」之定義為自然人、有限公司、合夥、政府、團體等其他法律上組織或擬制人格。如業者使用對話機器人進行行銷、推銷時，有揭露其為對話機器人之事實，將不被認定違反對話機器人揭露法案，但揭露之手段必須明確、無含糊且合理可讓消費者知悉其所對話之對象為非人類之機器人。值得注意者為，美國加州對話機器人揭露法案，針對「美國本土造訪用戶群在過去12月間經常性達到每月10,000,000人」之網站，可排除此規定之限制。 本法案僅課予業者揭露義務，至於業者違反本法之法律效果，依本法案第17941條，需參照其他相關法規予以決定。例如違反本法案者，即可能被視為是違反美國加州民法揭露資訊之義務者而需擔負相關民事賠償責任。最後值得注意者為，本法案於第17941條針對「利用對話機器人誤導公民其為真人同時影響公民投票決定」之行為，亦納入規範，亦即選舉人如有利用對話機器人影響選舉結果而未揭露其利用對話機器人之事實時，依本條將被視為違法。
Facebook 捲入商標糾紛Facebook公司因使用「timeline」一詞，而被設立於芝加哥的Timelines公司提商標侵權訴訟乙案，目前Facebook公司正積極準備進一步之辯護。 Timelines公司係於2011年9月控告Facebook侵害其所有之「timeline」商標權，且違反公平競爭法。Facebook則反訴Timelines公司，主張「timeline」為一般通用名稱，應不受商標法保護，故請求確認該商標無效且無侵權事實。 美國地方法院先前裁定Facebook無法提出證據以證明Timelines公司之商標為一般通用名稱。而原定2013年4月22日在芝加哥聯邦法院開庭之上訴程序，目前已延期，但法院並未明確說明延期原因。 Facebook公司主張「timeline」是一種可使人群組織並展現對其最有意義的事件與活動之工具，其功用係將記憶呈現為依時序整理，且可查詢之個人記述。Timelines公司則為一個，可讓使用者記錄並分享歷史經歷的網站。 Facebook在線上廣告市場上仍有巨幅成長的機會，因其具有廣泛的使用者基礎，且有跨時追蹤個人細節之能力，故在線上廣告市場中成為一股令人望之生畏的強大力量。 據報導，若將來判決對Timelines公司有利，則其打算請求總金額相當於Facebook因「timeline所取得之廣告收入」之損害賠償。由於至最終之審理結果出爐據信仍需要很長時間，故在現況下不排除庭外和解的可能性。
德國通過電力市場發展法和能源轉型數位化法以因應下階段德國聯邦議會通過電力市場發展法(Gesetze zur Weiterentwicklung des Strommarktes)和能源轉型的數位化法(Gesetze zur zur Digitalisierung der Energiewende)。 本次新制定之電力市場法，是90年代後德國電力市場重大發展。目的在於調適電力市場，以配合當今德國快速成長的再生能源發電比例。為使電力供應繼續保持合理價格和電力供應可靠安全，在確認未來電力市場發展繼續朝向增加越來越多風力發電和太陽能發電之路線的同時，預先架構法制環境，為將來配合運用發電端的彈性、需求端彈性與電力儲存技術，確定電力市場發展方向和框架條件。在上述等規範之下，電力交易商有義務，亦即售電者應該設法建構自身電量儲備作為因應，在電網需要時饋入電網，為供電安全提供必要準備。另外在注重必要容量儲備上之投資外，亦強調電力批發市場上的自由定價原則，維持整體市場所需容量在均衡、平衡之穩定電力供應狀態。 另外，能源轉型數位化法則是使電力部門成為創新之有效制度工具。蓋其作為基礎建設，使新創業模式，例如藉由與消費者持有之再生能源發電設備之連結，發展出新商業獲利模式。修法核心內容係引入智慧量測系統，功能在於作為安全的通訊平台，使電力供應系統能夠配合能源轉型發揮最大功用。 最後，為配合巴黎協定後德國環境政策，在遏止溫室效應氣體的實施具體作為，電力市場法一部份重要內容在於暫時停止褐煤電力電廠發電運轉。配合電網安定的調度需求，僅在指定時間內，使其成為電力安全預備，並最終不再使用褐煤發電，以實現到2020年德國在電力部門的氣候目標。 德國完成電力市場法，結束由“綠皮書”和“白皮書”開始的進程，與鄰國經過廣泛的公眾諮詢和協調會議之後，最終選擇電力市場2.0與市場自由定價的機制，而反對所謂的容量市場。決定性的因素在於，如此一來政策所需花費的成本較另一選項來得低，且更容易使德國融入歐洲電力單一市場架構。依據本法新創建的容量儲備，將與電力市場中其他電力嚴格區分，專門作為應對突發事件額外的安全網。 在「區域合作聯合聲明」中，德國經濟與能源部長於2015年6月8日與11鄰國商討後決定，保證在電力短缺和高電價時，德國側將提供電力的自由定價和跨境交易，如此一來可用更低成本以生產電力，德國和周邊國家的內部單一市場在此看到了巨大的經濟優勢。 與歐洲各國相較，德國在電力供應安全議題上處於領先地位。再加上新的電力市場法，預計未來幾年電力市場能夠達到持續健全發展之目標。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。