新加坡個人資料保護法修正草案
新加坡通訊及新聞部（Ministry of Communications and Information, MCI）與新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢，總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後，同年10月5日，於議會提出了「個人資料保護法修正草案」，修正重點如下：
- 提高外洩個人資料者罰鍰金額，至該公司在新加坡年營業額10%或1000萬美元。MCI / PDPC說明，實際上於裁罰前會綜合考量個案事實與相關因素（如：嚴重性、可歸責性、影響狀況、組織有無採取任何措施減輕個資外洩造成的影響等），作為裁罰金額的判斷依據。此外，新加坡的個人資料保護法也加入了個資外洩通知義務，但與歐盟一般資料保護規範（General Data Protection Regulation, GDPR）仍有不同，例如：其多了評估是否通知的機制。
- 組織基於商業改善之目的，且遵守法定條件下，得未經同意使用個人資料，此處商業改善目的包含：(1)改善或加強提供之商品或服務，或開發新的商品或服務；(2)改善或發展新的營運方式；(3)瞭解客戶喜好；(4)客製化商品或服務所需。
- 在公司併購、重組、出售股份以及經營權轉讓等關於公司資產處置情形，得例外無需經當事人同意而蒐集、處理與利用個人資料。
- 新增資料可攜權相關規定。
- 處罰未經授權者處理個人資料之行為。針對民眾回覆之疑慮（認為草案內容不明確），MCI / PDPC說明預計在《法規與諮詢指南》中闡明有關授權行為的細節性規定，包含採取的形式。
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許新連
副法律研究員 編譯整理
1. Bill to strengthen Singapore data protection laws tabled, Pinsent Masons, https://www.pinsentmasons.com/out-law/news/bill-to-strengthen-singapore-data-protection-laws-tabled. (last visited Oct. 5, 2020).
2. Closing Note to the Public Consultation on draft Personal Data Protection (Amendment) Bill including related amendments to the Spam Control Act, PDPC, https://www.mci.gov.sg/public-consultations/public-consultation-items/closing-note-to-pc-on-draft-pdp-(amendment)-bill-including-related-amendments-to-spam-control-act. (last visited Oct. 5, 2020).
3. Personal Data Protection (Amendment) Bill, Parliament Of Singapore, https://www.parliament.gov.sg/parliamentary-business/bills-introduced. (last visited Oct. 5, 2020).
於2016年10月14日，中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中，有關大力推動地方科技成果轉移轉化，並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求，開始啟動在河北以及寧波，兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。 中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作，以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境，並且提升區域創新之能力；示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作，進行地方的創新驅動發展。 為此，中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件，其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津，以及河北的區域協同發展，充分發揮跨區域輻射帶動作用，並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移，以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略，發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
基因資訊醫療應用與被害人承諾 Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年，Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律，並提出集體訴訟，要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結，並計入網站的按「讚」總數，再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析，最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告， 造成用戶的困擾。 對此，Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為，因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告，故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而，2014年12月23日，美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為，雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告，但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息（理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件），而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節，使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，因此，法院裁定駁回Facebook的撤銷申請，本案將繼續進行審理程序。