美國加州州長於2021年10月6日正式簽署《基因資訊隱私法》(Genetic Information Privacy Act, GIPA), 將於2022 年 1 月 1 日生效。GIPA在聯邦法和州隱私法的框架下,補充建立基因資訊保護機制,規範無醫護人員參與的「直接面對消費者基因檢測公司」(Direct-to-consumer genetic testing company,下稱DTC公司)之個資保護義務,並要求DTC公司執行下列消費者基因資料(去識別化資料除外)之蒐集、利用、揭露,須獲消費者明示同意:
上開同意之取得,不可使用黑暗模式(dark patterns)誤導消費者,並必須針對資料或樣本採取合理安全維護措施。
GIPA也新增消費者權利,保障消費者近用權和刪除權,DTC公司須制定政策,使消費者易於近用基因資料、刪除帳戶與基因資料、銷毀生物樣本等,並須於消費者依法撤回同意後30日內銷毀之,不得因行使權利而有差別待遇。DTC公司若GIPA違反規定,消費者擁有私人訴訟權。
隨著資料多元應用,大量個資可能被企業、組織等從銀行、線上零售業者傳輸到雲端、學術機構等,因此在跨境傳輸基礎上需要共同的監管制度,以利資料保護和隱私標準。英國科技產業協會(techUK)和英國金融協會(UK Finance)共同於2017年11月30日呼籲英國政府和歐盟應迅速採取行動,以利於繼續保護消費者和企業在英國退出歐盟(Brexit)後兩地跨境傳輸個資。 另外,在Dentons國際律師事務所提出關於歐盟與英國未來資料共享關係之聯合報告(No Interruptions: options for the future UK-EU data sharing relationship)中,techUK和UK Finance說明英國和歐盟雙方如何達成適當保護協議(adequacy agreement),英國政府亦於2017年8月發布個人資料交換和保護未來合作文件(The exchange and protection of personal data - a future partnership paper),將持續依一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)調整,而在過渡期間為企業提供監管確定性,而公司亦需重新考慮GDPR於2018年5月實施後相關替代機制,如企業自我約束規則(Binding Corporate Rules, BCRs)、標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCCs)等。由於英國2019年3月脫歐後,將不會直接適用GDPR,因此除非有新的安排,個資在歐盟傳輸仍可能受限,而需昂貴複雜替代機制,故仍應速採取行動: 歐盟和英國應速開始適當保護評估程序(adequacy assessment processes)。 為避免個資傳輸之「懸崖邊緣」(“cliff-edge”),應即為過渡期之安排。 英國應考慮實施其他措施,確保歐盟對英國資料保護框架之擔憂能獲解決,尤其是國家安全目的之資料處理。 英國應確保國際傳輸制度(包括美國在內),與歐盟具相同保護水準,且此作為歐盟適當保護評估的關鍵。
英國資訊委員辦公室(ICO)進行監理沙盒初步公眾意見徵詢英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢,以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略(Technology Strategy for 2018-2021),並參考英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下,以創新方式應用個資於開發創新產品與服務,並提供關於降低風險與資料保護設計(data protection by design)的專業知識和建議,同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分: 障礙和挑戰(Barriers and Challenges):歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)或英國2018年資料保護法(Data Protection Act 2018, DPA18)之適用,以及ICO之監管方法,是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍(Possible scope of an ICO Sandbox) 了解參與益處(Understanding the benefits of involvement) 機制(Sandbox mechanisms):於監理沙盒機制下不同階段提供指導,初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導(informal steers);中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導,如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為,不會立即受到制裁之聲明函(letters of comfort)、確認組織未違反相關資料保護法規等;以及針對新興技術和創新特定領域,提供解決資料保護挑戰之預期指導(anticipatory guidance),如訂定相關行為準則(code of conduct)。 時機(Sandbox timings):包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求(Managing Demand):如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。 該諮詢於10月12日結束,2018年底將公布結果,值得持續追蹤,以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。 ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心(Regulators’Business and Privacy Innovation Hub),與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識,以確保法規與未來的技術同步發展;該中心也將與ICO監理沙盒共同推動,支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。
日本《研究資料基盤整備與國際化戰略》報告書日本因應各先進國家近年於開放科學概念下,政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢,內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書,並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題,擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下,內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組(研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ)」,持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題,在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》(研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略)報告書,形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動,區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前,正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統(NII Research Data Cloud, RDC),針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度,建構詮釋資料(metadata)之集中檢索體系,並建立與歐洲開放科學雲(EOSC)之連結;中長期目標則規劃至2025年前,持續調適運用RDC,正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度,確立共享與非公開型研究資料之管理框架,蒐整管理資料運用現況之相關資訊,並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。