《加州隱私權法（California Privacy Rights Act, CPRA）》現在備受關注；CCPA修正案
2020年11月3日，加州於其大選中以公投方式批准通過第24號提案（Proposition 24），該提案頒布《加州隱私權法》（California Privacy Rights Act，以下簡稱CPRA）。CPRA對加州消費者隱私保護法（California Consumer Privacy Act 2018，以下簡稱CCPA）所規定之隱私權進行重要修正，改變了加州的隱私權格局。
CPRA賦予加州消費者新的隱私權利，並對企業施加新的義務，例如消費者將有權限制其敏感性個人資料（例如財務資料、生物特徵資料、健康狀況、精確的地理位置、電子郵件或簡訊內容及種族等）之使用與揭露；消費者有權利要求企業更正不正確的個人資料；CPRA同時修改現有的CCPA的「拒絕販售權」，擴張為「拒絕販售或共享權」，消費者有權拒絕企業針對其於網際網路上之商業活動、應用或服務而獲得的個人資料所進行之特定廣告推播。CPRA亦要求企業對各類別之個人資料，按其蒐集、處理、利用之目的範圍及個人資料揭露目的，設定預期的保留期限標準。
CPRA另創設「加州隱私保護局」（California Privacy Protection Agency）為隱私權執行機構，該機構具有CPRA之調查、執行和法規制定權，改變了CCPA 係由加州檢察長（California Attorney General）負責調查與執行起訴的規定，並規定加州隱私保護局應於2021年7月1日之前成立。
CPRA將在2022年7月1日之前通過最終法規，且自2023年1月1日起生效，並適用於2022年1月1日起所蒐集之消費者資料，隨著CPRA的通過，預期可能促使其他州效仿加州制定更嚴格之隱私法，企業應持續關注有關CPRA之資訊，並迅速評估因應措施。
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賴國任
副法律研究員 編譯整理
Caitlin Wilmot, California Voters Approved the CPRA: What Does This Mean for Your Business?, JDSUPRA, Nov. 23, 2020, https://www.jdsupra.com/legalnews/california-voters-approved-the-cpra-84159/ (last visited Dec. 10, 2020).
David Klein, How the CPRA Law Overhauls and Updates the CCPA , LEXOLOGY, Dec. 3, 2020, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=444c938a-4a98-4bd8-8e9b-43e62ae6beab (last visited Dec. 10, 2020).
Zenus Franklin & Scot Ganow, California Voters Approve California Consumer Privacy Act; Amendments to CCPA, Taft, Nov. 10, 2020, https://www.privacyanddatasecurityinsight.com/2020/11/california-voters-approve-california-consumer-privacy-act-amendments-to-ccpa/?utm_source=Mondaq&utm_medium=syndication&utm_campaign=LinkedIn-integration (last visited Dec. 10, 2020).
Cynthia Cole & Matthew R. Baker & Katherine Burgess, Bloomberg LAW, Nov. 16, 2020 , Move Over, CCPA: The California Privacy Rights Act Gets the Spotlight Now, https://news.bloomberglaw.com/privacy-and-data-security/move-over-ccpa-the-california-privacy-rights-act-gets-the-spotlight-now(last visited Dec. 10, 2020).
高科技人才缺口逐年擴大，據經濟部統計，三年總計僅有一九二二位海外人才來台，政府延攬海外人才績效不及新加波、韓國。新加坡為鼓勵企業延攬國際人才，企業招聘的支出可減稅，並提供人才高薪和住房，在新加坡工作的外籍人員還可參加星政府資助的國內外培訓等獎勵措施。韓國在二○○三年更擴大辦理延攬海外科技人才，除延長外籍人士居留時間、優先核准簽證，外籍技術人員薪資所得並可五年免稅，一年延攬之科技人才高達一萬多人。除此，大陸人才濟濟，新加坡與韓國也主動延攬，新加坡對大陸人才更提供「落地永久居民批准信」。 相較於星、韓的積極態度，我國政府對延攬海外人才趨向被動，我國高科技人才需求是由產業提出，政府配合提供誘因，我國以補助外籍人員的來回程機票、保險費，及薪給差額等為主。另礙於兩岸關係，國內並不開放引進大陸人士，大陸碩士以上人才來台每年僅兩位數，主要從事研究活動相關，而非長期工作。 針對目前國內科技人才需求緊迫，立委質疑國內科技人才缺乏，政府禁止大陸人才來台，卻不限制科技人才前往大陸，形成不平衡。經濟部表示，將彙整各界意見，再思索推動政策協助；陸委會則擬在六月底前提出積極管理科技人才前往大陸的辦法。
社群網站平台的商標爭議-Twitter v. TwitpicTwitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司，於2008年成立，2009年起，提供Twitter(微博)社群網站平台使用者，透過運用Twitpic的即時圖像分享功能，將照片及影像同時上傳至微博的服務；截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日，以公司名稱「TWITPIC」為名稱，向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案，並於2014年6月24日核准公告。 微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後，除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外，並威脅Twitpic公司放棄商標申請，否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。 同時，微博公司發言人表示，為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化，故除了對於Twitpic公司提出商標異議外，並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務，將由微博平台自行提供相關功能，以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。 因此，Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布，在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下，被迫於9月底關閉Twitpic服務。 依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示，Twitpic已被其他買家收購，將持續經營，但有關商標爭議案之後續發展，將持續觀察。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本Spam對策研究會即將公布最終報告