新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料
新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。
隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點：
（1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版；
（2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等；
（3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外；
（4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。
該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
- PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill
- PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available
- Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie
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柯元惠
副法律研究員 編譯整理
PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill, https://www.allenandgledhill.com/sg/publication/articles/21953/pdpc-issues-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications (last visited July 1, 2022)
PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available , https://www.pdpc.gov.sg/news-and-events/announcements/2022/05/guide-on-the-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications-now-available (last visited July 1, 2022)
Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie, https://insightplus.bakermckenzie.com/bm/data-technology/singapore-pdpc-publishes-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications/ (last visited July 1, 2022)
王自雄、周晨蕙，〈智慧建築安全監控資料應用法制課題與因應對策〉，《建築學報》，116期，頁105-122（2021），可參見https://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?docid=10163212-202106-202109290012-202109290012-105-122 （最後瀏覽日：2022/07/11）。
吳采薇，〈法國資料保護機關要求Clearview AI刪除非法蒐集的個人資料〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8774&no=64 （最後瀏覽日：2022/07/01）。
蔡毓華，〈紐約市實施《生物辨識隱私法》強化生物特徵保護〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8713&no=64（最後瀏覽日：2022/07/01）。
科法觀點
日前有新聞報導，google將推出「+1」按鈕功能，用戶可以點擊該按鈕，向好友推薦特定的搜尋結果，市場上普遍預測google新增此「+1」按鈕功能，主要是用來跟facebook「讚」按鈕（Like Button）競爭。facebook「讚」按鈕功能已成為時下潮流新用語，諸如「給你一個讚」；而且還可以將facebook「讚」按鈕安裝在個人的部落格網頁、文章中。惟facebook的這項功能，一直以來也存在著侵害用戶個人隱私之疑慮。 德國柏林地方法院於今年（2011）03月14日針對facebook「讚」按鈕功能作出一則判決（LG Berlin, Beschluss vom 14.03.2011 - 91 O 25/11）。本案被告經營一項與原告相同的電子商務業務，並在其線上商店網頁中，安裝facebook「讚」按鈕（Gefällt-mir-Button）功能。判決中指出，安裝facebook「讚」按鈕，須運用facebook內建框架（iframe）語法，一旦安裝後，只要是登錄facebook的用戶，同時瀏覽被告網頁時，即使未點擊被告網頁上的「讚」按鈕，用戶的使用記錄都會回傳至facebook。但被告網頁上並未刊登任何有關提醒用戶注意該項資料蒐集、回傳之訊息。 原告因而主張，被告未盡到告知用戶有關個人資料蒐集、加工資訊之義務，已經違反電信服務法（Telemediengesetz，以下簡稱TMG）第13條規定，因而構成不正競爭防止法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，以下簡稱UWG）第4條第11款規定之不允許交易行為。UWG第4條第11款規定「違反本質上涉及交易相對人（Marktteilnehmer）之利益的市場行為（Marktverhalten）有關之法律規定，亦屬於不允許的交易行為（unlautere geschäftliche Handlungen）。」 柏林地方法院認為，TMG第13條本質上係與個人資料保護有關之規定，與涉及交易相對人之利益的市場行為無關，故本案無UWG第4條第11款規定之情形，與不正競爭行為無關，原告之主張因欠缺請求權基礎而敗訴。 然而，值得注意的是，本案法院並未進一步針對被告行為是否違反TMG第13條「有關個人資料保護」之規定提出其見解。TMG第13條係依據「歐盟1995年個人資料保護指令」轉換而來，TMG第13條規定，若網站涉及個人資料的蒐集、加工行為，電信服務提供者（Diensteanbieter）有義務明確告知用戶相關訊息（包括明確告知用戶其可隨時撤回許可相關資料蒐集之表示等）。 爰此，被告於個人網頁安裝facebook「讚」按鈕功能，卻未告知用戶個人資料蒐集、加工之相關訊息，是否違反TMG第13條規定之告知義務，尚有待上級審加以定奪。而判決出爐後，也有專家建議，為避免有侵害個人資料之虞，在社群網站安裝facebook「讚」按鈕時，宜加註個人資料處理、保護之相關聲明。
美國商務部國家技術與標準局公布技術創新計畫（TIP）之執行規則草案，徵求外界意見過去十餘年來，美國商務部國家技術與標準局（The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST）推動的「先進技術計畫」（Advanced Technology Program, ATP），成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入，創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境，為提升美國競爭力，美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」（The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act）。 The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫－技術創新計畫（Technology Innovation Program, TIP），企圖藉由在國家重點需求領域（critical national need areas），補助具有高風險性及高報酬的技術研究（high-risk, high-reward research），支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究，指具有以下三項特質的技術研究：（1）研究可轉化成具體實益的潛在可行性，其成果將產生深遠及廣泛的影響；（2）研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求；（3）研究的技術議題過於創新（too novel）或跨越甚多學科（spans too diverse a range of disciplines），以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」，指問題觸及的面向極大，然須要被克服的社會挑戰（societal challenge）尚無因應之道而有賴國家予以關注，此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。 根據The America COMPETES Act，TIP將依研究實力競爭（on the basis of merit competitions）的原則，透過分攤成本的研究補助（cost-shared research grants）、合作協議（cooperative agreements）或契約（contracts）等方式，鼓勵業界單獨或共同（透過合資方式）提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者，其主導者（lead entity）可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業，外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者，亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數，且只能用於補助直接成本，間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限；對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定，其運作細節仍有待NIST進一步設計，日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案，徵求各界意見。 隨著TIP的規劃與實際運作，過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務，由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念－亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究，以回應美國的國家重點需求領域。 身為全球創新的龍頭，美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿，隨著The America COMPETES Act的通過，新法中關於美國產業創新的新機制規劃，已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學（Science & Technology and Earth Sciences）部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈，印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案（Indian Innovation Act），藉以激勵印度的創新，而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。
歐盟執委會公布《可信賴的AI政策及投資建議》歐盟執委會於2018年6月成立人工智慧高級專家組(The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG)，主要負責兩項工作：(1)人工智慧倫理準則；(2)人工智慧政策與投資建議。並於2019年4月8日提出《可信賴的人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)，2019年6月公布之《可信賴的AI政策及投資建議》(Policy and Investment Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence)則是人工智慧高級專家組所交付之第二項具體成果。 該報告主要分為兩大部分，首先第一部分是要透過可信賴的人工智慧建立對歐洲之正面影響，內容提及人工智慧應保護人類和社會，並促進歐洲公司各部門利用人工智慧及技術移轉，而公部門則扮演人工智慧增長及創新之催化劑，以確保歐洲具有世界一流之研究能力；第二部分則是影響歐洲各成員國建立可信賴之人工智慧，內容則提及將發展人工智慧相關基礎設施、教育措施、政策規範及資金投資，同時合法、有道德的使用各項數據。 在本報告中關於法規面的建議則是進一步制定政策和監管框架，確保人工智慧在尊重人權、民主及創新下發展，因此將建立人工智慧政策制定者、開發者及用戶間的對話機制，若是遇到將對社會或是人類產生重大影響之敏感性人工智慧系統，除透過歐洲人工智慧聯盟(The European AI Alliance)進行對話之外，也需要在尊重各成員國之語言及文化多樣性下展開協調機制。另外，報告中也特別提到如果政府以「保護社會」為由建立一個普遍的人工智慧監督系統是非常危險的作法，政府應該承諾不對個人進行大規模監視，並在遵守法律及基本權利下進行人工智慧系統之發展。
美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。 譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。