法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)自2020年5月起陸續收到民眾對臉部辨識軟體公司Clearview AI的投訴,並展開調查。嗣後,CNIL於2021年12月16公布調查結果,認為Clearview AI公司蒐集及使用生物特徵識別資料(biometric data)的行為,違反《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)的規定,分別為:
因此,CNIL要求Clearview AI公司必須於兩個月內改善上述違法狀態,包括:(1)在沒有法律依據的情況下,停止蒐集及使用法國人民的個資;(2)促進個資主體行使其權利,並落實個資刪除之請求。若Clearview AI公司未能於此期限內向CNIL提交法令遵循之證明,則CNIL可依據GDPR進行裁罰,可處以最高 2000萬歐元的罰鍰,或公司全球年收入的4%。
歐洲五大電信公司──德國電信(Deutsche Telekom)、法國Orange電信、義大利電信(Telecom Italia)、西班牙電信(Telefonica)與英國沃達豐電信(Vodafone)於2021年11月18日聯合發表聲明,呼籲歐盟執委會與成員國加速開放「開放式無線存取網路」(Open Radio Access Network, Open RAN)的技術應用,並提出「為歐洲建立Open RAN生態系統」(Building an Open RAN Ecosystem for Europe)研究報告。 本報告對Open RAN價值鏈和當前供應商進行分析,發現許多歐洲供應商正處於發展初期,未獲得Open RAN商業契約,且在Open RAN關鍵服務的部分類別(如雲端軟體)中,尚未有歐洲供應商。甚至綜觀Open RAN的各項關鍵服務分布,歐洲供應商僅有少數等。因此,本報告強調歐洲需迫切將Open RAN作為戰略重點,並提出以下五點建議: (一)歐盟的政策制定者應積極推動發展創新、開放及可互通之電信生態系統,並期望歐盟執委會、成員國與產業利害關係人,透過對話與討論,促使全歐洲對Open RAN生態系統之建立產生共識。 (二)執委會應成立下世代通訊基礎設施聯盟,如同過去其為雲端與半導體設立聯盟,作為推動該產業的關鍵力量。此外,為迎接Open RAN新興技術,應提倡如歐盟共同利益重要計畫(Important Projects of Common European Interest, IPCEI)的微電子和通訊技術、5G產業協會與共同承諾推動智慧網路服務多國計畫。 (三)政策制定者應降低歐盟供應商和新創企業之投資風險,並對歐洲未來具有戰略意義的技術領域,以資金與租稅等激勵措施,支持歐洲供應商合作。如由歐盟執委會和各國政府為財團提供資金,使歐洲公司建立穩固的合作關係,並成為Open RAN價值鏈中茁壯成長的供應商。 (四)O-RAN聯盟(O-RAN ALLIANCE)與第三代合作夥伴計劃(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)及歐洲電信標準協會(European Telecommunications Standards Institute, ETSI)正式合作,支持採用O-RAN規範作為ETSI的自願性標準,可透過快速程序對現有3GPP規範進行補充。透過促進全球統一的Open RAN標準,確保開放性網路設備的互通性,如:全歐認證的品質與互通性,建立生態系統部署者的信心。 (五)歐盟應與國際合作,促進安全、多樣化及可持續的資訊與通訊技術供應鏈,如:利用七大工業國組織(Group of Seven, G7)、美歐貿易和技術委員會(EU-US Trade and Technology Council)與日歐資通訊技術對話(Japan-EU ICT Dialogue)促進發展和部署開放且可互通的網路架構。
德國聯邦最高法院(BGH)判決醫師評價平台「Jameda」須刪除受評醫師個人資料德國聯邦最高法院(Bundesgerichtshof, BGH)在2018年2月20日的判決(Urt. V. 20.02.2018 – Az. VI ZR 30/17)中認定,網路評價網站(Bewertungsportale)之業務雖未違反聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz, BDSG)規定,但其評價立場必須維持中立。醫師評價平台「Jameda」(www.jameda.de)之商業行為違反此項原則,故須依原告要求,刪除其在該網站之所有個人資料。 本案中,原告為執業皮膚科醫師,且非醫師評價平台「Jameda」之付費會員。然「Jameda」不僅將該醫師執業簡介列入其網站,且同時在其個人簡介旁,列出與其執業地點相鄰,具競爭關係之其他同為皮膚科醫師之付費會員廣告。反之,付費會員不但可上傳個人照片,且在其執業簡介旁,不會出現與其診所相鄰之競爭者廣告。 聯邦最高法院依據聯邦資料保護法第35條第2項第2款第1號 (§35 Abs. 2 S. 2 Nr. 1 BDSG) 規定,並經衡量同法第29條第1項第1款第1號 (§29 Abs. 1 S. 1 Nr. 1 BDSG) 規定之效果後,同意原告對「Jameda」提出刪除網頁所列個資之請求。法院見解認為,「Jameda」的廣告策略使其失去資訊與意見傳遞者之中立角色,並以自身商業利益為優先,故其言論自由不得優於原告之資訊自主權(informationelle Selbstbestimmung)。 該判決強制網路評價平台嚴格審查本身之廣告供應商務,並與聯邦憲法法院(Bundesverfassungsgericht)見解一致,用於商業目的之言論表達僅有低於一般言論自由的重要性。儘管如此,評價平台仍被視為介於患者間不可或缺的中介者(unverzichtbare Mittelperson),可使互不相識的病患,藉此獲得經驗交流的機會。 儘管本案判決同意原告刪除評價網站中所儲存個人資料之請求,但見解中,仍肯定評價網站具有公開醫療服務資訊之功能,符合公眾利益,受評價醫師被公開之個人簡介亦僅涉及與社會大眾相關之範圍。針對網站評分及評論功能之濫用,醫師仍可對各種不當行為分別採取法律途徑保障自身權益。由此可知,德國聯邦最高法院仍認定,評價網站之評分與評論機制,仍符合聯邦資料保護法規範之宗旨,惟若該評價網站以評價機制作為商業行銷手段,則不得主張其言論及意見表達自由高於受評價者之資訊自主權。
美國國會眾議院發布數位資產市場結構法案討論稿,期望建立明確監管框架隨著加密資產與區塊鏈技術的迅速發展,美國國會眾議院於2025年5月5日提出《數位資產市場結構法案討論稿》(Digital Asset Market Structure Discussion Draft),旨在制定新法並同時修改多部美國聯邦金融法規,以建立數位資產的清晰監管框架,期促進美國數位資產市場創新、投資人保障與維護市場公平,其討論重點如下: 1. 數位資產定義與監管職權劃分:於證券法(Securities Act)與商品交易法(Commodity Exchange Act)新增大量關於數位資產的定義,並明確劃分證券交易委員會(Securities and Exchange Commission, SEC)與商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)的監管界線。 2. 去中心化金融(Decentralized Finance, DeFi)、穩定幣與成熟區塊鏈系統的豁免機制:成熟區塊鏈系統、受核准的支付型穩定幣(Permitted Payment Stablecoins)與特定DeFi活動(如:驗證交易、提供用戶介面等)得排除法令適用,為區塊鏈項目提供更彈性的監管途徑。 3. 市場參與者註冊要求:規定數位商品交易所、經紀商、交易商之市場參與者,應向CFTC註冊之相關要求,遵循包含資本規範、客戶資金隔離、交易監控、報告義務等原則,以提升市場透明度和投資者保護。 4. 數位資產領域研究:要求SEC與CFTC應設立金融創新辦公室(Offices of Financial Innovation) 和創新實驗室(LabCFTC),進行多項關於數位資產領域的研究,包含DeFi、金融市場基礎設施之改善等,以提供監管機構新興技術資訊。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。