瑞士聯邦委員會發布報告推進以數位自決權創建可信賴資料空間
瑞士聯邦委員會於2022年3月30日，發布了一份關於推進可信的「資料空間」（Data Spaces）與「數位自決權」（Digital Self-Determination）報告。此份報告旨在強調資料是數位時代下創造價值的基礎，為了更好地運用資料的潛在價值，呼籲各界採用新的資料使用概念，加強資料所有者（Data Owner）或資料控管者（Data Controller）對於資料的控制，以「數位自決權」為核心，透過科學技術與法律制度，進一步為實踐「資料共享」（Data Sharing）提供一個安全、便捷、自主、開放、公平而值得信賴的「資料空間」。
值得注意的是，透過該報告，聯邦委員會指示聯邦外交部（FDFA）與聯邦環境、運輸、能源和通訊部（DETEC）實施多項措施，以期能在2023年6月份之前，制定一部由所有利害關係人參與的可信賴資料空間操作之自願行為準則。
此外，該報告列舉出當下對於充分發揮資料潛力所存在的障礙，包括：
- 資料愈趨集中於大企業手中，且多基於自身目的而使用。
- 私人和公共服務的提供者在資料的使用上存在多種障礙，例如：資源不足、缺乏專業知識以及擔心競爭劣勢。
- 社會對於資料的使用態度轉趨保守，無論是擔心資料被濫用而侵犯隱私，或是缺乏資料共享的動機。
該報告更進一步指出資料流通的跨國性，因而有必要創建值得信賴且國際兼容的資料空間，為此亦須建立可信賴資料空間的國際準則，以在國際間形成法律確定性。
觀諸我國個人資料保護法第1條便明確指出，本法制定的目的不僅是為了保護個人資料以及相應之人格權與隱私權，而是更進一步欲透過個人資料管理制度的建構與落實，健全社會及商業互信，以期達成資料的合理利用、創造價值並促進公共福祉的終極目標。
關於我國的資料共享體制，現階段主要從金融機構間開始萌芽，未來如何以數位自決權為基礎，同時在充分保障資訊安全的前提下，擴及其他產業並接軌國際，有賴更多科技與法制的創造與積累、外國經驗的借鑑以及國際參與，而台灣近日以創始會員身分加入「全球跨境隱私規則論壇」（Global Cross-Border Privacy Rules Forum）即為著例。
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德國聯邦工業聯盟（Bundesverband der Deutschen Industrie）與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門，以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題，並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議： 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的，例如隱私設計（Privacy by Design）。另，繼歐盟法院針對安全港判決的裁定，業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員（Datenschutzbeauftragten des Bundes）針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權：在立法上不應急於規範管制，有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全：雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法（IT-Sicherheitsgesetz），強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務（Meldepflicht）。但是，若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制，則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權：標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中，特別在系統的互通性上，非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者，在一定的條件下，均享有標準必要專利授權。 5.產品責任：因智慧工廠下之自治系統（autonome Systeme）有自主決定的能力，而因其所導致的民事糾紛，可透過新民事責任概念的架構所解決，並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人（ePerson）。
美國提出個人資料安全及外洩通報法草案華盛頓特區於今〈2010〉年8月5日由阿肯薩州及維及尼亞州參議院議員Pryor及John Rockefeller所倡議之「個人資料安全及外洩通報法」〈Data Security and Breach Notification Act of 2010〉，其旨趣，在於統一美國各州不同個資外洩通報法，並嘗試為消費者個人資料之安全及隱私設定全國性的標準。 Pryor法案曾於2007年提出，惟當時未能通過，其立法緣由係為處理美國各州、聯邦及國際間政府對個資安全與日俱增之重視。其規範內容，在要求處理及儲存消費者私人資訊，諸如「社會安全碼」〈social security numbers〉之企業，一旦發生資料外洩事件，需對國家提出通報，如該事件對消費者產生現實的「身分盜竊」〈identity theft〉或「帳戶詐欺」〈account fraud〉風險，則應於發現個資外洩六十日內通知受影響之消費者。 Pryor法案之適用對象甚廣，故有認為，該法一旦通過，其將成為繼美國金融服務法〈the Gramm-Leach-Bliley Act，簡稱GLBA〉後的模範法典，其適用對象包括受GLBA規範之金融機構及任何個人〈any individual〉、合夥〈partnership〉、公司〈corporation〉、信託〈trust〉、工地產產業〈estate〉、合作社〈cooperative〉、協會〈association〉、維持或傳送「敏感的會計資訊」或「敏感的個人資訊」之業主〈entity that maintains or communicates “sensitive account information” or “sensitive personal information”〉，但並不包括任何政府辦事處或其他聯邦、州政府單位、地方政府〈any agency or other unit of the federal,state, or local government〉或任何其下所再劃分之單位〈any subdivision thereof〉。 惟此一倡議中之資料安全立法不論法令遵循或執行皆有一定難度，因該法雖要求對超出「損害門檻」之資料外洩需對消費者通報，但對「損害門檻」並無明確定義。此外，受影響之企業似無實行適當風險評估之誘因，除需耗費大量成本評估外洩事件是否超過損害門檻外，尚需面臨企業名譽受損與客戶不滿之損失，在個資外洩要素風險指導原則付之闕如之情形下，企業恐無法客觀地評估自身個資外洩之風險。故有建議，解決之道，應明定損害門檻，並聘請外部專家或使用市場新工具，訂定客觀的指導原則，使企業在處理個資外洩問題時能減輕混亂及鼓勵評估結果的一致性並縮短風險評估的時間。 就資訊安全部分，此法案揭櫫於其通過一年內，美國商務、科學及交通委員會〈Committee on Commerce, Science, and Transportation〉應頒布規定，要求擁有或處理含有個人資料或契約之企業，必須建立並執行蒐集、使用、出售，及其他傳播、維持個人資訊之資訊安全政策，以達保護個人資料之目的。
日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月30日 日本製鐵（日本製鉄，以下簡稱日鐵）於2023年12月宣布對美國鋼鐵（United States Steel Corporation, U.S. Steel）之收購計畫，此舉引發美國鋼鐵工人公會（United Steelworkers Union, USW）強烈反對。美國總統拜登及副總統賀錦麗（民主黨總統候選人），以及共和黨總統候選人川普亦陸續發表聲明，反對此項收購計畫。 上述收購計畫為今（2024）年美國總統大選備受關注的議題之一，本文將簡單介紹事件摘要、本案可能涉及之經濟安全問題及各方意見，以及目前最新進展。 壹、事件摘要 U.S. Steel為美國指標性鋼鐵企業，近年受到產業結構改變影響持續虧損，最終於2023年8月宣布出售。日鐵為進軍美國電動車鋼品市場，於2023年12月18日發表將收購U.S. Steel，消息曝光後引發美國各界嘩然，白宮更於同年12月21日表示此項收購可能影響國家安全和供應鏈可靠性，應嚴格進行審查。 日鐵收購之U.S. Steel計畫將同時由美國司法部審查是否違反反托拉斯法，以及由美國外資投資委員會（Committee on Foreign Investment in the United States, CFIUS）根據《外國投資風險審查現代化法》（Foreign InvestmentRisk Review Modernization Act of 2017, FIRRMA）審查是否影響經濟安全，導致美國技術經由投資或併購不當流出。 CFIUS原訂於今（2024）9月23日完成審查，惟CFIUS於8月31日向日鐵表示，此項收購計畫可能降低美國國內鋼鐵產能，影響交通、建築和農業等領域之鋼鐵供應，存在經濟安全上之隱憂。根據歐美媒體報導，美國總統拜登可能發布中止收購之行政命令，故日鐵重新向CFIUS申請審查，將審查期間延長為90天，讓本案可以在美國總統大選結束後做出決定，以降低政治影響。 貳、 重點說明 一、收購計畫涉及之經安問題及日鐵回應： CFIUS係依據《1950年國防生產法》第721條（section 721 of the Defense Production Act of 1950）、第11858號行政命令（Executive Order 11858）以及《聯邦法規》第31編第8篇（chapter VIII of title 31 of the Code of Federal Regulations.）組成之跨部門委員會，其任務為審查外資收購美國公司是否構成國家安全威脅，避免外國人透過併購或投資等方式控制美國企業。 針對日鐵收購US Steel一事，CFIUS於8月31日致函日鐵和US Steel，指出可能存在兩大經濟安全上之問題： （一）降低美國鋼鐵產能：因日鐵擴大對印度市場投資並收購當地鋼鐵廠，CFIUS擔心其可能將美國鋼鐵產線轉移至印度，進而影響美國產能。針對上述疑慮，日鐵承諾將額外投資27億美元，用於更新US Steel的老舊設備及生產據點，並優先在美國國內生產。 （二）關稅問題：CFIUS指出US Steel過去曾要求美國提高對中國廉價鋼材產品之關稅，惟日鐵表示反對，擔心其可能會影響US Steel之決策。針對上述問題，日鐵表示不會干涉相關決策，並會在公司內設立由美國籍委員組成之「通商委員會」，以打消美方顧慮。 二、美國總統發布行政命令中止收購之影響及產業看法 在CFIUS提出對日鐵收購US Steel一事之疑慮後，據傳美國總統拜登擬發布行政命令中止此項收購計畫。由於行政命令發布後，日鐵將無法再以同一案件進行申請，即便想以CFIUS審查過程中存在問題為由，向聯邦法院提起訴訟，惟訴訟曠日費時且勝訴機率不高，收購計畫恐就此破裂。 由於美國以往多是禁止中國企業收購美國企業，如美國前總統川普於2018年3月12日發布行政命令禁止博通（Broadcom）併購高通（Qualcomm），若拜登就本案發布行政命令，將是首次禁止日本企業收購美國企業。 日本丸紅經濟研究所今村卓社長表示，若美國對作為同盟國的日本企業發布行政命令，未來須對併購鋼鐵等基礎產業抱持謹慎態度。日本經濟團體聯合會（日本経済団体連合会）、美國國際工商理事（United States Council for International Business）、全球商業聯盟（Global Business Alliance）等多個經濟團體亦致函美國財政部長，表達對政治壓力影響CIFUS審查結果之擔憂，並指出此行為可能會損害美國投資環境，並將美國經濟和勞工置於危險之中。 參、事件評析 根據美國商務部經濟分析局資料，去（2023）年美國獲外國直接投資5.4兆美元，其中日本為投資最多國家，投資金額高達7,833億美元，已連續5年居冠，顯示出在中美對抗情勢下，日美持續擴大合作之趨勢。 有輿論認為，拜登政府擬中止日鐵收購計畫一事，暴露出美國推動產業發展政策的矛盾之處。一方面，美國透過制定《降低通貨膨脹法》（Inflation Reduction Act; IRA）及《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）吸引外資；另一方面，則以經濟安全及供應鏈穩定為由，加強審查外國直接投資。 在中美對抗持續升溫下，美國勢必需要吸引包括日本在內之盟友國家之投資，以推動電動車、半導體等關鍵產業發展。惟若美國中止日鐵對US Steel之收購計畫，導致雙方破局，未來可能影響外國直接投資意願，進而影響美國產業轉型腳步。
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。