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2017年11月17日，瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係，共同致力於創新與數位化轉型，尋求綠色解決方案，由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與，此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新，工作細項側重四大領域： (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案：以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標，瑞典希望相較於2010年，至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空)，法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車，兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟：朝向低(零)碳排放量的社會前進，並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司：兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流，致力於支持中小企業數位化轉型進程；除此之外，為了實現長期的共同利益，善用彼此的相關研究，研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作，包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新：確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的，兩國重視當前高齡化的社會照護，通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標，藉由以病人為中心的醫療體系，更新社會醫療保健模式。
歐盟氣候相關資訊報告準則歐盟執委會（EU Commission）於2019年6月20日發布「氣候相關資訊報告準則」（Guidelines on reporting climate-related Information），該準則為歐盟執委會2018年3月通過的「永續金融行動計畫」（Action plan on sustainable finance ）之一部分，旨在促使企業更完整的揭露其活動對氣候之影響，以及氣候變化對其業務之風險，讓投資人與融資機構獲有更全面的企業資訊以進行決策，同時引導市場資金轉向友善氣候之企業或商業模式。 關於企業氣候相關資訊之揭露，歐盟早在2014年11月15日通過的「非財務資訊報告指令」（Non-Financial Reporting Directive, 2014/95/EU）中要求擁有500名以上員工的大型企業必須揭露其經營與氣候保護間之關聯；為讓所有歐盟企業均有一致可資遵循的揭露標準，執委會嗣於2017年5月7日發布「非財務資訊報告準則」（Guidelines on Non-Financial Reporting）；而本次發布之「氣候相關資訊報告準則」則是在2017年的「非財務資訊報告準則」基礎上所進行的補充，其特別之處在於整合了金融穩定委員會（Financial stability board）轄下「氣候相關財務揭露工作組」(Taskforce on climate-related financial disclosures, TCFD)所擬定之氣候資訊揭露建議，該建議詳細的說明了企業編制非財務類報告以揭露企業所面臨的氣候風險與機遇作法。 本準則建議企業分別在（1）商業模式、（2）企業政策、（3）政策成果、（4）風險管理、（5）關鍵績效指標五方面進行氣候相關資訊之揭露：在商業模式方面，例如描述公司對自然資源的依賴性、說明公司商業模式在應對氣候風險時的彈性及可能的變化；在企業政策方面，例如解釋公司如何將氣候相關問題納入運營決策流程、揭露公司在其能源政策中所設之能源相關目標；在政策成果方面，例如參考財務KPI做法描述公司在氣候方面的表現如何影響其財務績效；在風險管理方面，例如根據地理位置、業務活動詳細列出與氣候相關的主要風險、描述進行風險識別、評估的方法與頻率；在關鍵績效指標方面，例如描述主要氣候相關風險與財務關鍵績效指標之間的聯繫。
日本監理沙盒制度推動趨勢—簡介生產性向上特別措施法草案與產業競爭力強化法修法內容我國自2017年12月通過《金融科技發展與創新實驗條例》建立金融監理沙盒制度後，各界時有呼籲其他非金融領域亦有沙盒制度之需要。觀察國際上目前於金融產業以外採取類似沙盒制度之國家，當以日本為代表，且日本相關制度亦為我國《中小企業發展條例》修法時之參考對象。 本文針對日本近期提出之《生產性向上特別措施法》（草案）以及日本《產業競爭力強化法》新近之修法等兩項日本近來有關沙盒制度之修法為觀察對象，針對其整體立（修）法背景、《產業競爭力強化法》中灰色地帶解消制度及企業實證特例制度修正重點以及《生產性向上特別措施法》（草案）中「專案型沙盒」之制度內涵進行整理，並比較企業實證特例制度及專案刑沙盒兩者制度上之異同。 本文最後發現，日本之沙盒制度設計上確實符合其減少事前管制、強調事後確認與評估、建立風險控管制度、課與主管機關提供資訊與建議之義務以及強化業者與主管機關聯繫等目標。同時，本文認為日本沙盒制度中有兩項制度特色值得我國關注及參考。第一，日本成立了包含外部專家的「評價委員會」，協助政府單位了解創新事業之內容及法規制度之觀察。第二，日本未來將提高實證制度之協調層級，在日本內閣府下設立單一窗口協助申請者決定其可適用之實證制度。
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。