澳洲通過新修正之隱私法,大幅提高罰責以期遏止個資事故

  澳洲司法部長Mark Dreyfus於2022年10月26日提出聯邦《2022年隱私法修正案(執法及其他措施)》(Privacy Legislation Amendment (Enforcement and Other Measures) Bill 2022 (Cth) ),並於11月28日正式通過,顯示澳洲政府對於近期多起大型個資事故的重視,以及民眾對於個資保護之公民意識逐漸成熟。

  近期澳洲發生之兩起大規模個資事故,其一為9月底澳洲第二大電信業者Optus表示受到網路攻擊,約有1,000萬人(約占澳洲人口40%)的個資遭到外洩,除了姓名、性別、生日等資料之外也包括用戶的住址、駕照和護照號碼等;無獨有偶,於十月底澳洲最大的私人健康保險公司Medibank亦公開聲明發生200GB的資料遭到竊取的個資事故,被竊資料中有大約970萬名現在或過去客戶的姓名、出生日期、地址、電話號碼和電子郵件地址等資料,因為此兩起大型個資事故的發生,促使澳洲政府不得不予以重視,在極短時間內通過新法修正。

  此次修正案修改1988年《隱私法》(Privacy Act)、2010年《澳洲資訊委員法》(Australian Information Commissioner Act)和2005年《澳洲通訊及媒體管理局法》(Australian Communications and Media Authority Act 2005),修正重點包含加重裁罰、加強資訊委員執法權限及域外管轄權。

  一、加重裁罰之部分,依修正《隱私法》第13G條,當嚴重或反覆侵犯他人隱私事件發生時,若行為人為「非法人」(a person other than a body corporate,即我國法之自然人)時,其由行政機關課予當事人之罰金(civil penalty)上限提高到250萬澳幣(約新台幣5,200萬);若行為人為「法人」(body corporate)時,罰金上限增加到5,000萬澳幣(約新台幣10億)或其所得利益價值的三倍(兩者取其高)。如果法院無法確定利益的數額,則取法人違規期間或事故發生後12個月內(擇其時間較長者)調整型營收(adjusted turnover*)的30%。

  二、關於資訊委員執法權限強化部分,其擴大資訊委員與他公私部門間交換及查閱資訊之權限,資訊委員得向嫌疑人進行調查或要求交付相關證據,且賦予資訊委員得不待法院裁判,逕對妨害查辦者課以民事制裁,甚至得將屢次妨害查辦之法人團體之行為定為刑事犯罪。

  三、有關域外管轄權部分,原先僅適用於「未在澳洲設立登記,但有在澳洲境內蒐集個資且經營業務」之公司;現刪除「有在澳洲境內蒐集個資」之規定,故未在澳洲登記之公司往後即使未在澳洲境內蒐集個資,若有在澳洲境內經營業務即受有域外效力之管轄,其範圍甚至將比歐盟GDPR之域外管轄權更為寬廣。

  至於提高裁罰金額能否提升資安及個資保護之效益仍有待商榷,惟提高罰鍰額度應能使持有個資業者採行較高之資料保護安全措施等級。我國近期亦發生2,300萬筆民眾戶政資料外洩事件,依我國《個人資料保護法》規定,個資事故發生時,若被害人不易或不能證明其實際損害額時,法院依侵害情節,以每人每一事件500以上至2萬元以下計算財產損害。且同一原因事實造成的事件,原則上其賠償最高總額以2億元為限。若我國將來修法適當調整金額,相信有望遏止類似事故不斷發生。

  *調整型營收(adjusted turnover):指公司(及相關企業)在違規期間內營業額扣除應調整之稅額例外項目後,所有商品及服務價值的總和。

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美國推動創新研究獎勵方案,鼓勵中小企業投入潔淨能源研發

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美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務

美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。

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