英國發布《資料主體近用權指引》說明資料近用權法遵重點及實例解析
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》（Guidance of Right of access），針對資料主體行使資料近用權之請求（Data Subject Access Request, DSAR），受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式，以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針，並進行實例說明解析，以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。
英國「個人資料保護法」（The Data Protection Act 2018）依據歐盟「一般資料保護規則」（GDPR）於2018年重新修訂，其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利，進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求，並確實履行其在法規上所要求的保護義務，主要分為三點：
- 在資料主體確認其資料近用權所欲請求的範圍之前，受請求之機構依法應回覆時限應予以暫停，以利受請求之機構能有更充裕完整的時間釐清及回應資料主體之近用權請求。
- 為了避免受請求之機構耗費大量時間判斷何謂「明顯過度之請求」（manifestly excessive request），該指引提供相關定義說明及判別標準。
- 針對「明顯過度之請求」收取處理費用所包含的項目，例如受請求之機構處理請求所增加人力行政成本，在受請求之機構收取處理費用時可將其納入斟酌。
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林佩瑩
組長 編譯整理
1、ICO, Blog: Simplifying subject access requests – new detailed SARs guidance, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2020/10/blog-simplifying-subject-access-requests-new-detailed-sars-guidance/ (last visited Nov. 5, 2020).
2、ICO, Guidance of Right of access, https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/right-of-access/ (last visited Nov. 5, 2020).
1、金韋伶，〈英國資訊委員辦公室（ICO）發布當事人近用請求權實務準則〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=156&d=6366&no=64（最後瀏覽日：2020/11/05）。
2、陳靜怡，〈英國資訊委員辦公室（ICO）發布指引以因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）正式施行〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=8018&no=64 （最後瀏覽日：2020/11/05）。
美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
達成京都議定書減量目標 提昇能源效率比課碳稅衝擊小因應京都議定書，經濟部日前引用學界研究報告發現，我國若依議定書原則達成溫室氣體減量目標，總計需投入經費達五八七八億元至八七○八億元。為達成這項目標，政府採取提升能源效率的作法，比直接課徵碳稅，對國內經濟衝擊力道較小。 根據國際能源總署公布資料顯示，台灣CO2排放總量達二億一七三○萬公噸，人均排放量達九．八公噸，皆高於全球平均值，每單位CO2排放所創造的GDP為一．八九（美元／公斤CO2）也較OECD等先進國家平均值低。 經濟部內部歸納CO2減量效果不佳的原因，除政策上採非強制處理態度外，過去十年間，石化、鋼鐵等高耗能產業結構調整緩慢，加上半導體及液晶面板等大量使用全氟化物、六氟化硫的產業訊速成長，使得工業製程中排放的CO2等溫室氣體大幅成長更是主要原因。 依京都議定書條約精神及國際環保現況，我國與南韓同屬網要公約非附件一成員中的「新興工業國」，成為公約下一階段管制對象。致使抑制國內激增溫室氣體排放量已成為我國政府迫切須處理的課題。 在經濟部這份內部研究報告中，也引用臺灣大學農業經濟系教授徐世勳等學者的研究推估，如果台灣要達到京都議定書的要求，將CO2排放量控制在一九九○年水準，則減量成本將達新台幣五八七八億元至八七○八億元。 而學界的這項研究也針對開徵碳稅稅率不同對台灣經濟影響進行評估，推估當對每公噸CO2排放課徵六○○元碳稅時，對經濟成長衝擊為負○．六％，調高至七五○元時，所造成的衝擊則更達負○．七一％。
英國發布第二次「衛星直連手機服務」意見徵詢英國發布第二次「衛星直連手機服務」意見徵詢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月10日 近幾年，隨著低軌衛星通訊網路的逐漸成形，衛星直連手機（satellite Direct to Device, D2D）服務之實驗與商用案例陸續出現，亦帶動各國在法制層面之推進。美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2024年3月通過以衛星擴充地面通訊覆蓋範圍之授權規範，建立全球首個利用行動通訊頻譜提供D2D服務之監管框架[1]；加拿大、澳洲亦有相關政策文件之發布。而英國則透過兩次之衛星直連手機服務意見徵詢，徵集公眾對D2D服務提供之需求、影響、技術條件與法規調適方案之建議。 壹、背景摘要 英國頻率主管機關通訊傳播管理局（The Office of Communications, Ofcom）於2024年7月23日發布「改善來自天空及太空之行動連接」（Improving mobile connectivity from the sky and space）文件，為第一次「衛星直連手機服務」意見徵詢。該次討論主要針對D2D可能之服務模式、D2D服務如何讓英國人民與企業受益，以及各模式將面臨之法規調適議題進行說明[2]。 根據該次意見徵集之結果，Ofcom指出D2D服務可帶來多項潛在效益，包含（1）擴充語音、簡訊與資料之傳輸服務範圍至地面網路無法觸及之區域，實現全英國戶外無所不在之連結性；（2）為受天然災害或極端氣候事件影響，發生電力中斷或網路失效導致無發運作之基地台提供備援，提升行動網路之韌性；以及（3）以上述效益為基礎，強化民眾對緊急求救電話之近用性。 因此，Ofcom於2025年3月25日發布名為「在行動頻譜頻段實現衛星直連手機服務」（Enabling satellite direct to device services in Mobile spectrum bands）之第二次公眾意見諮詢文件，進一步針對授權D2D服務於3GHz以下、大多數已許可由行動網路經營商（Mobile Network Operator, MNO）使用之頻段內應用，而需釐清之具體適用頻段、技術限制、授權路徑等事項提起討論[3]。 貳、重點說明 意見諮詢文件首先針對適用範圍進行釐清，指出所謂之D2D服務僅限於利用既有分配予行動手機／行動網路頻段之類型，而不包含使用行動衛星服務（Mobile Satellite Service, MSS）頻段者。同時，其進一步限縮頻譜管理議題之指涉對象，說明雖D2D系統由兩種雙向無線電鏈路組成，但本次文件僅就服務鏈路[4]（Service Links）部分進行討論。 其次，考量到D2D服務應僅由與取得全國範圍相關頻率使用許可的MNO合作之衛星經營商提供，以在全英國境內提供D2D服務。文件提出3GHz以下、屬於分頻雙工（Frequency Division Duplex, FDD）與補充下行鏈路（Supplementary Downlink, SDL）之頻段作為未來可能提供D2D服務之選擇頻段，此些頻段皆以全國範圍為基礎進行許可，包含700MHz、800MHz、900MHz、1400MHz、1800MHz、2.1GHz與2.6GHz。Ofcom並指出為避免地面與衛星網路間的互相干擾，衛星經營商與MNO應密切合作、協調使用頻率，且或有需要在使用相同頻率時進行地理區隔。 再者，Ofcom從技術層面說明如何避免對同頻段或相鄰頻段之其它行動網路造成干擾。文件提出兩項具體要求，分別為限制衛星在行動下行頻譜之發射功率（依適用頻段有所不同），以及要求衛星傳輸之最低仰角不得低於20度。 最後，針對目前手機與衛星間之訊號傳輸、接收非屬過往許可豁免範圍所能涵蓋之情況，Ofcom提出三種可能之解決方案如下：（1）新增相關許可豁免規定；（2）對MNO既有的基地台許可進行變更，搭配許可豁免；以及（3）建立一套新的許可制度。由於依據第二種解決方案，Ofcom能於變更許可之時，要求MNO提供擬用於D2D服務之詳細頻率資訊、證明其能符合Ofcom要求之技術條件，以及展示其已與衛星經營商簽訂包含頻率協調、遵循技術條件之協議。且若干擾發生，Ofcom將可直接對MNO採取相關監管措施，從而有效解決干擾問題，因此該方案為Ofcom較偏好之選項。 參、簡析 考量我國既有通訊基礎建設密度高，且多數地區已有良好之4G／5G覆蓋之現況，相較於幅員遼闊且部分區域地面通訊網路布建困難的國家，衛星通訊於我國在地面覆蓋擴充之角色相對有限。惟就地理條件而言，我國位處地震帶，且每年夏秋期間常受颱風侵襲，因此在緊急通訊面向上，衛星通訊之災害應變、增加通訊韌性等功能即具有相當之重要性。在2024年4月花蓮大地震發生後，數位發展部首次提供低軌衛星設備於災區建立通訊網路，透過接收OneWeb低軌衛星訊號並將其轉換為Wi-Fi網路，使救災人員能即時將現場影像和語音回傳應變中心，對救災進度起到良好的推進作用，可見其在我國之應用潛力。 然而，若欲推動衛星通訊服務於一般公眾間之普及，勢必需利用既有已分配予MNO之頻譜資源，使市面上販售之手機得與衛星建立通訊鏈路，進而提供簡訊、語音傳輸等D2D服務。惟此一應用之實現，將涉及頻譜核配、干擾處理、電臺設置與使用管理等規範調適議題。有鑑於我國既有之700MHz、900MHz 和 1800MHz等4G頻段使用執照將於119年到期，屆時或將需透過無線電供應計畫之修正，研議釋出相關頻段供行動通訊與D2D服務共享使用，並同步檢討干擾處理、釋照管理機制等制度。英國本次公布之「在行動頻譜頻段實現衛星直連手機服務」諮詢文件，已由政策層面之討論深入至具體監管規範方案之提出，涵蓋適用頻譜、限制條件，以及授權機制等面向，其相關建議與後續公眾意見之回饋，將可作為我國未來頻譜監理機制調適之重要參考。 [1]Federal Register, Single Network Future: Supplemental Coverage From Space; Space Innovation, https://www.federalregister.gov/documents/2024/04/30/2024-06669/single-network-future-supplemental-coverage-from-space-space-innovation#page-34167 (last visited Jun. 5, 2025). [2]Ofcom, Improving mobile connectivity from the sky and space, https://www.ofcom.org.uk/siteassets/resources/documents/consultations/category-2-6-weeks/call-for-input-improving-mobile-connectivity-from-the-sky-and-space/main-documents/call-for-input-improving-mobile-connectivity-from-the-sky-and-space.pdf?v=370909 (last visited Jun. 5, 2025). [3]Ofcom, Consultation: Enabling satellite direct to device services in Mobile spectrum bands, https://www.ofcom.org.uk/spectrum/space-and-satellites/consultation-enabling-satellite-direct-to-device-services-in-mobile-spectrum-bands (last visited Jun. 5, 2025). [4]衛星與使用者裝置之間的通訊鏈路。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。