美國第三州！科羅拉多州正式通過《科羅拉多州隱私法》
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。
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李怡親
專案經理 編譯整理
Gov. Polis Signs Bills to Power the Colorado Comeback, Colorado Governor Polis, https://www.colorado.gov/governor/news/5731-gov-polis-signs-bills-power-colorado-comeback (last visited July 20, 2021).
Colorado Privacy Act - Colorado General Assembly, State of Colorado, http://leg.colorado.gov/sites/default/files/documents/2021A/bills/2021a_190_rer.pdf (last visited July 20, 2021).
Protect Personal Data Privacy, Colorado General Assembly, https://leg.colorado.gov/bills/sb21-190 (last visited July 20, 2021).
Sarah Rippy, Colorado Privacy Act becomes law, The International Association of Privacy Professionals (IAPP), https://iapp.org/news/a/colorado-privacy-act-becomes-law/ (last visited July 20, 2021).
市面上強調奈米的產品充斥，舉凡從燈管、面膜、瓷磚等各種產品都宣稱是奈米產品，因此經濟部決定推動奈米標章認證制度。該制度的推行，可讓消費者對奈米產品有更正確的認知和信任，對於鼓勵廠商開發優良奈米產品也有正面影響。 經濟部於今年辦理第一階段的技術初審，共有六家廠商通過，預定十月中旬將要進行第二階段的跨部會複審，只要能通過複審審查，就可以取得奈米標章。 有鑒於 奈米技術工業納入新興重要策略性產業已在日前拍板定案，為避免奈米標章浮濫，而可能造成租稅浮濫，經濟部指出，未來該標章的核發審查將審慎把關，預期僅很少數廠商的奈米技術工業可成為新興產業。
美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
國際唱片協會發布標準，規範AI作品於音樂排行榜中之資格2026年7月，國際唱片協會（International Federation of the Phonographic Industry, IFPI）發布新聞稿，採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品，以此防範機器人之流量操作。 依據該標準，音樂作品若欲進入音樂排行榜，必須同時符合以下條件： 1. 合法授權：所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法，禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。 2. 人類實質創作：音樂必須是人類創作為主，得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。 3. 無操縱疑慮：作品流量須為真實，且榜單資料應無人為或機器操縱。 此外，作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規，符合AI服務條款，並配合串流平台之AI標示，使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。 IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單，並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作，將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視，並於全球範圍內劃定明確界線。 目前，IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中，如澳洲唱片業協會（Australian Recording Industry Association）即已跟進，要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例，並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會（Korea Music Copyright Association, KOMCA）亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記，並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記，隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議，KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施，暫緩相關受理。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。