日本政府為實現2050淨零碳排目標,內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》(譯:有關建築物能源使用效率提升的法律,下稱本法)修正案,加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容,主要包含:
芬蘭創新研究發展基金(Finnish Innovation Fund, Sitra) 成立於1967年,是由芬蘭國會直接監督及管理的獨立性公共部門,為芬蘭第一個以科技為主旨的創業投資基金。Sitra設立主要目的是提供對創新企業或風險性專案提供無償資助或貸款,專門研究如何在芬蘭全方位各領域以創新帶動社會發展,使其在國際市場更具競爭力。Sitra為初創公司提供所需資金的15%到40%,待支持的項目成功後,獲取的回報即可再用於擴大投資,創造正向循環的投資環境。與芬蘭國家技術創新局(Tekes)相比,Sitra主要投資於公司和創業公司以創造有利可圖的新興業務;而Tekes為芬蘭經濟及就業部之一部分,主要資助大學、研究單位或私人公司進行科技研發,是芬蘭科技產業創新研發重要支柱。
營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令(或稱保密令),指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時,為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中,可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由,造成該當營業秘密洩漏,得在當事人釋明後,由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益,在於其秘密性的維持,無論為技術性或業務經營上的秘密,若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失,也將連帶使其市場價值大幅減損,基此,立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域,自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域,避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果,包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的,以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權,另一方面,則是考量到因訴訟程序進行中,關於營業秘密保護的規範相對完善,基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上,如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中,針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範,即為適例。
印度政府公告個人資料保護法草案2018年7月27日印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)公告個人資料保護法草案(Protection of Personal Data Bill),若施行將成為印度首部個人資料保護專法。 其立法背景主要可追溯2017年8月24日印度最高法院之判決,由於印度政府立法規範名為Aadhaar之全國性身分辨識系統,能夠依法強制蒐集國民之指紋及虹膜等生物辨識,國民在進行退稅、社會補助、使用福利措施等行為時都必須提供其個人生物辨識資料,因此遭到人權團體控訴侵害隱私權。最高法院最後以隱私權為印度憲法第21條「個人享有決定生活與自由權利」之保護內涵,進而認為國民有資料自主權,能決定個人資料應如何被蒐集、處理與利用而不被他人任意侵害,因此認定Aadhaar專法與相關法律違憲,政府應有義務提出個人資料專法以保護國民之個人資料。此判決結果迫使印度政府成立由前最高法院BN Srikrishna法官所領導之專家委員會,研擬個人資料保護法草案。 草案全文共112條,分為15章節。主要重點架構說明如下: 設立個資保護專責機構(Data Protection Authority of India, DPAI):規範於草案第49至68條,隸屬於中央政府並由16名委員所組成之委員會性質,具有獨立調查權以及行政檢查權力。 對於敏感個人資料(Sensitive personal data)[1]之特別保護:草案在第4章與第5章兩章節,規範個人與兒童之敏感個人資料保護。其中草案第18條規定蒐集、處理與利用敏感個人資料前,必須獲得資料主體者(Data principal)之明確同意(Explicit consent)。而明確同意是指,取得資料主體者同意前,應具體且明確告知使用其敏感個人資料之目的、範圍、操作與處理方式,以及可能對資料主體者產生之影響。 明確資料主體者之權利:規範於草案第24至28條,原則上資料主體者擁有確認與近用權(Right to confirmation and access)、更正權(Right to correction)、資料可攜權(Right to data portability)及被遺忘權(Right to be forgotten)等權利。 導入隱私保護設計(Privacy by design)概念:規範於草案第29條,資料保有者(Data fiduciary)應採取措施,確保處理個人資料所用之技術符合商業認可或認證標準,從蒐集到刪除資料過程皆應透明並保護隱私,同時所有組織管理、業務執行與設備技術等設計皆是可預測,以避免對資料主體者造成損害等。 指派(Appoint)資料保護專員(Data protection officer):散見於草案第36條等,處理個人資料為主之機構、組織皆須指派資料保護專員,負責進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),洩漏通知以及監控資料處理等作業。 資料保存之限制(Data storage limitation):規範於草案第10條與第40條等,資料保有者只能在合理期間內保存個人資料,同時應確保個人資料只能保存於本國內,即資料在地化限制。 違反草案規定處高額罰金與刑罰:規範於草案第69條以下,資料保有者若違反相關規定,依情節會處以5億至15億盧比(INR)或是上一年度全球營業總額2%-4%罰金以及依據相關刑事法處罰。 [1]對於敏感個人資料之定義,草案第3-35條規定,包含財務資料、密碼、身分證號碼、性生活、性取向、生物辨識資料、遺傳資料、跨性別身分(transgender status)、雙性人身分(intersex status)、種族、宗教或政治信仰,以及與資料主體者現在、過去或未來相連結之身體或精神健康狀態的健康資料(health data)。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。