美國科羅拉多州州長於2021年7月正式簽署《科羅拉多州隱私法》(Colorado Privacy Act, CPA)草案,科羅拉多州正式成為美國第三個制定全面性隱私專法的州,該法將於2023年7月1日施行。
隨著全球化及科技快速發展,以及大數據的應用趨勢,資料的蒐集、處理、利用規模及範圍逐漸擴大,全美各地隱私保護規範遍地開花,期待能促使企業在「保護個人資料」與「資料自由流通」及「資料商業運用」中取得平衡。 2018年美國加州首先制定《加州消費者隱私保護法》(California Consumer Privacy Act, CCPA)成為全美第一州級隱私保護專法後,包含華盛頓州、伊利諾州、紐約州等,也都提出各該州級隱私保護法案,而美國維吉尼亞州議會於今年2月通過《消費者資料保護法》(Consumer Data Protection Act, CDPA)法案,並在3月經由州長簽署,正式成為美國第二個擁有隱私保護專法的州,該法預計於2023年1月1日生效。
科羅拉多州於今年6月將CPA草案送交州長簽署後,於7月順利成為第三個通過隱私保護專法的州。一旦CPA生效,消費者除將享有近用權(right of access)、更正權(right of correct)、刪除權(right of delete)、資料可攜權(right of data portability)外;CPA規定在資料控制者對其消費者進行目標式廣告(targeted advertising)、銷售消費者個人資料,或者將對消費者決策產生重大影響時,消費者享有選擇退出權(right to opt out)。
整體而言,儘管 CPA 與CCPA及CDPA規範相似,在隱私保護規範上可能不是特別具有開創性,但CPA反映了美國各州強化隱私保護的趨勢與決心。舉例而言,去(2020)年不僅美國大選結果受矚目,美國各州隱私保護相關公投案,包含《加州第24號提案》、麻州《汽機車機械資料》、密西根州《電子資訊搜索票》及緬因州波特蘭市《臉部辨識禁令》也獲通過。美國在尚未具有統一聯邦隱私保護法下,透過州級隱私立法,保有各州特色並作為各州隱私保護執法依據。
英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案(Draft Communications Data Bill),並將於10月舉行公聽會討論。 所謂通訊資料,非指通訊內容本身之資料,而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料,包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途,多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時,該公司是否有提供之義務,及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。 此次所提出之草案,主要可分為三大部分:第一部分賦予公務機關調閱資料之權限,並規定使用該等資料過程中,相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程,包括主管機關內具備權限的高階主管,應依據比例原則,決定是否可調閱資料,並在一定情況下,須經司法機關審查。另外,國務大臣應建立一定審查機制,審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後,第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定,諸如明訂各個機關所享有之調閱權,以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。
台韓生技數位內容產業 將正面衝突南韓及台灣在產業界的競爭日趨激烈,南韓十大新一代成長動力產業,多數與我國產業重點發展項目重疊,尤其我國全力發展兩兆雙星產業半導體、影像顯示、數位內容及生技產業及近期政府大力推動第三兆通訊及第四兆數位電視產業,也都是南韓十大主力產業,未來將面臨南韓產業嚴厲挑戰。 南韓選定十大新一代成長動力產業,包括生物科技、數位電視/廣播、影像顯示、智慧型機器人、未來型汽車、新一代半導體、新一代行動通信、智慧型家庭網路、數位內容/軟體產業、新一代電池;這些產業都以二○一二年為目標,以建立全球產業霸主或強國為期許,顯現南韓的民族性具強烈挑戰性及好勝心。 南韓的十大產業中的新一代半導體、影像顯示、數位內容及生物科技,與目前我國大力發展的半導體、影像顯示、數位內容及生物技術產業完全相同,目前兩國在影像顯示及半導體產業已展開激戰,未來在生技及數位內容產業也將正面衝突,其中又以TFT─LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)為主的影像顯示產業,競爭最為激烈,我國希望在二○○六年搶下全球第一大TFT顯示器供應國,南韓也以全球第一為目標,雙方都將搶攻全球寶座。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
日本內閣決議通過航空法修正案,增列小型無人機管制規範