伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮,生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術,是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵,只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ,即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分,因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。
對此,紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》(biometric privacy act) ,期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法,促成隱私權的週全保障。
該法主要有三大部分:
一、規範生物辨識資訊範圍,包含但不限於(1)視網膜或虹膜掃描(2)指紋或聲紋(3)手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵,要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌,搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時,也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。
二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是,就單純未符合揭露要求之業者,該法給予30天的補救期間,要求消費者應於起訴前30天通知業者改善,一經改善即不得再起訴。
三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊,以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。
綜上,紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由,預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標,而值得我們繼續關注其發展與影響。
日本《科學技術基本計畫》為依據其科學技術基本法之要求,以每5年為期擬定,目的在於建構一立基於長期性觀點且體系化的科學技術政策,並以之為施政框架,目前實施之科學技術基本計畫,為規劃自2016年至2020年期間施行之第5期科學技術基本計畫。而為形成下一階段之科學技術基本計畫,日本學術會議現公布了「第6期科學技術基本計畫方向」建言,為日本學術會議所屬之學者委員會學術體制分科會經審議後,就上述科學技術基本計畫之擬定發表意見,預計會於內閣府召開之綜合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)中提出,作為訂定第6期科學技術基本計畫之重要參考。 本建言除了持續強調投資基礎科學研究的重要性,亦關注學術多元發展與提升整合性,強調優越學術基礎的建構、發展、以及用以解決問題之能力提升,繫諸各領域、地區、個人所關切議題與思考方式之不同所帶出的多元性,而為克服現代社會面臨的各種課題,應注重自然科學與人文社會科學之跨域合作以形成具統合性的知識基礎,同時須平衡投入各學門的研究預算,避免科學技術投資過分集中於特定的學術領域。具體的方向上,本建言主要提供了4個規劃面向:(1)強化對博士生就學的經濟上支援,並增加相關就業機會,如增加大學終身教職員額與高階技術人才職位等;(2)為進一步促成前述的學術多元發展,重新檢討並建構政府資助各類研究之制度藍圖,除了持續資助基礎研究及應用研究之外,強化對年輕學者的補助,亦期待能對需持續性進行之研究(如生命科學等需長時間蒐集並保存資料之領域)提供長期或無限期的支援;(3)追求科研參與者的多元化(如鼓勵女性、外國人、身障者的投入),以實現科學家社群之多元發展;(4)促成科學家社群以個人身分或透過組織參與科學技術政策形成,避免相關政策的擬定與施行未能切合研究實務之需求。
歐盟金融監管機構共同建議強化現行之永續金融揭露規則為促進綠色轉型並提高對投資人之保護,歐洲銀行監理機關(European Banking Authority, EBA)、歐洲保險與職業年金監理機關(European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA)及歐洲證券與市場監理機關(European Securities and Market Authority, ESMA)於2024年6月18日針對永續金融揭露規則(Sustainable Finance Disclosure Regulation),向歐盟執委會(European Commission)發布共同意見。 現行的永續金融揭露規則於2019年制定並於2021年生效,其目的在提高金融產品服務的 ESG 揭露透明度和標準化,透過要求金融市場參與者提供可靠且可比較的 ESG 資料,使投資者能夠做出更明智的投資決策,引導投資人重視環境與永續議題。現行的永續金融揭露規則係以「商品標籤」之方式揭露金融商品資訊,但共同意見中認為此標籤制度並未提供明確標準或門檻,使投資人無法充分了解為何特定商品具有永續性,導致漂綠(greenwashing)及相關投資風險。 因此,本次共同意見向執委會建議,執委會應建立投資人易於理解且具有客觀標準之金融商品類別,解決上述資訊落差疑慮。共同意見建議,金融機構可採用「永續(sustainable)」與「轉型(transition)」兩項金融商品類別。以下簡介共同意見就兩項金融商品類別提供之建議: 一、永續類別 永續類別係指金融商品投資於已達到環境或社會永續門檻之經濟活動或資產。共同意見提及,執委會或可考慮將永續類別再拆分為環境永續類別與社會永續類別;但若拆分兩項類別,可能必須注意目前環境永續與社會永續兩項類別得參考之指標發展程度不一,未來在訂定門檻時如何確認相關指標需進一步討論。 二、轉型類別 轉型類別係指金融商品投資於尚未達到環境或社會永續門檻,但未來將逐步提高其永續性以達到永續類別門檻之經濟活動或資產。共同意見建議,執委會於訂定轉型類別之門檻時,應參考經濟活動分類標準之關鍵績效指標、轉型計畫、商品減碳路徑及減緩主要不利影響之措施等因素。 目前執委會正評估利害關係人意見及永續金融揭露規則實施經驗,作為改善歐盟永續金融制度之依據,因此共同意見亦建議,執委會應先進行消費者調查,再著手後續規則修訂,方能達到制度優化之成果,保障投資人權益及永續發展。
英國上議院正逐條審議資料保護和數位資訊法案,期展現脫歐新格局英國科學、創新和技術部(Department for Science, Innovation & Technology)提出之《資料保護和數位資訊法案》(The Data Protection and Digital Information Bill,以下稱DPDI法案)於2023年11月經下議院三讀後移交上議院,並於2024年3月20日起逐條審議。DPDI法案旨在調整由英國《一般資料保護規則》(UK General Data Protection Regulation, 下稱UK GDPR)、《資料保護法》(Data Protection Act, DPA 2018)與《隱私與電子通訊規則》(Privacy and Electronic Communications (EC Directive) Regulations 2003)建構之資料保護框架,形塑有別於歐盟典範的資料保護制度。 下議院三讀通過之DPDI法案包含:個人資料保護、數位核驗服務、消費者與商業等各類數據使用以及監管制度等,期能增加資料使用彈性、衡平保護與運用之衝突。該法案將釐清與重新定義資料保護之一般性通則,以下就部分變革與爭議簡要說明: 一、資料使用限制放寬:藉擴大正當利益(legitimate interest)意涵與科學研究範圍,擴大個人資料使用的正當性基礎,如國安、犯罪預防、公共衛生及商業與非商業性科學研究。 二、組織資料治理層級轉變:取消資料保護長設置,改為指派高階管理層之一人專任或多人兼任高階負責人。 三、監管機構變換:將現行資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)獨立機構監管模式,轉換為政府任命之委員會。 四、資料傳輸規範可能不足:英國脫歐後,其與歐盟間的資料傳輸經認可而獲維繫。若DPDI法案通過並調整且簡化資料傳輸規範,英國可能需證明新程序及規範持續具有保護適足性。 就DPDI法案內容觀之,該法案主要建構於UK GDPR及相關規範之刪修,象徵英國政府對脫歐前資料保護制度之檢討,並期藉改革減輕企業合規成本。然,部分團體認為資料使用放寬與保護制度之變革,可能導致演算法歧視以及英國與歐盟間資料流動困難。雖DPDI法案尚在上議院委員會討論階段,可能因各方磋商而修改條文內容,但仍可見英國政府積極重新伸張國家主權之作為。
英國衛生部提出健康照護科技行為準則,以增進資訊安全以及新技術操作品質英國近來透過電子醫療紀錄的應用,以智慧演算法(intelligent algorithms)開發結合數位技術的創新醫療科技,這些成果多是以國民健保署(National Health Service, NHS)的資料做為基礎,因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日,英國衛生部(Department of Health and Social Care)在NHS健康與護理創新博覽會(NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018)中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」(Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology)。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時,將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境,內容包含十項原則,分別為:界定使用者、界定價值(value proposition)、對使用的資料保持合理(fair)、透明(transparent)以及當責(accountable)的立場、符合一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)的資料最小化原則(data minimisation principle)、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議,以增進此指引在產業運作上的適用性,並預期於2018年12月公布更新的版本。