歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2023年12月13日回覆歐盟執行委員會(European Commission, EC)有關Cookie協議原則草案(Cookie Draft Pledge Principles)之諮詢。該草案旨在處理「Cookie疲勞」(Cookie fatigue)所造成的隱私權保護不周全之處。
在電子通訊隱私指令(ePrivacy Directive)以及GDPR規範下,由於現行同意機制複雜,造成用戶對Cookie感到疲勞,進而放棄主張隱私偏好。
為了避免「Cookie疲勞」,EDPB提出以下原則和建議,大致可以分為三點:
一、簡化Cookie不必要的資訊
1.基本運作所需之Cookie(essential cookies)無需用戶同意,故不必呈現於同意選項,以減少用戶需閱讀和理解的資訊。
2.關於接受或拒絕Cookie追蹤的後果,應以簡潔、清楚、易於選擇的方式呈現。
3.一旦用戶拒絕Cookie追蹤,一年內不得再次要求同意。
二、確保資訊透明
1.若網站或應用程式的內容涉及廣告時,應在用戶首次訪問時進行說明。
2.不僅是同意追蹤的Cookie,用於選擇廣告模式的Cookie,仍需單獨同意。
三、維持有效同意
1.應同時顯示「接受」和「拒絕」按鈕,提供用戶拒絕Cookie追蹤的選項。
2.在提供Cookie追蹤選項時,除了接受全部的廣告追蹤或付費服務外,應提供用戶另一種較不侵犯隱私的廣告形式。
3.鼓勵應用程式提前記錄用戶的Cookie偏好,但強調在用戶表達同意時必須謹慎處理,預先勾選的「同意」不構成有效同意。
EC表示,該草案目的在於簡化用戶對Cookie和個人化廣告選擇的管理,雖然為了避免Cookie疲勞而簡化資訊,仍應確保用戶對於同意Cookie追蹤,是自願、具體、知情且明確的同意。將於後續參考EDPB之建議,並與利害關係人進行討論後,制定相關法規。
現行日本《電波法》第5條第1項規定,具有以下要件者不予頒發無線電臺執照,一、非日本國籍者;二、外國政府及其代表;三、外國公司或集團;四、法人、組織,其代表為前三款所列之人員,或者佔其管理人員三分之一以上或三分之一以上表決權之法人或組織。 前日本首相菅義偉內閣時期,總務省於今年6月召開專家會議,認為衛星通訊領域將帶來災害預測、交通遙測及智慧農業等各領域的新興應用,太空新創產業發展充滿了無限的可能性,為避免新創公司產生募集資金之困難,擬修正《電波法》,刪除「外資具三分之一以上表決權之法人或組織不予頒發無線電臺執照」之限制,以促進太空衛星新創產業發展。 然而,日本新首相岸田文雄內閣於今年10月15日由總務省舉行專家會議,提出不同見解,認為應就各無線通訊產業訂定不同程度之外資監管政策,如地區型無線廣播電臺產業、商業電視頻道產業及衛星通訊產業等,分別就其對經濟安全所涉層面進行不同程度之外資管制,故總務省決定暫緩《電波法》修正案,將持續蒐集專家意見進行研議。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
中國大陸於2016年3月25日起一個月內,對外徵求各界就其「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」之意見中國大陸工業和信息化部於2016年3月25日草擬「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」,並對外徵求相關意見至本年4月25日止。 該部曾於2004年11月5日公布互聯網絡域名管理辦法,然因隨著網際網路的發展,先前相關規範已不符時宜。新修訂之「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」計有六章,共56條條文。其中包含總則、域名管理、域名服務、監督檢查、罰則、及附則等規範內容。 本次修訂的重點在於中國大陸希冀建立其境內之域名暨相關服務管理體系,在第3條即開宗明義規定,中國大陸工業和信息化部對全國的域名服務實施監督管理;第5條亦規定,互聯網域名體系由工業和信息化部公告。且該管理辦法明定「.CN」、「.中國」屬於頂級域名,相關服務必須由設於中國大陸境內,且具備一定法定要件者始可提出申請。 此外,本次修法也強化其政府對域名管理的力度,如該管理辦法第4條規定,各省、自治區、直轄市通信管理局負責對本行政區域內的域名服務進行監督管理。又依第9條規定,在中國大陸境內設立域名伺服器及伺服器運行機構、域名註冊管理機構和域名註冊服務機構等,都要取得工業和信息化部,或是各省、自治區、直轄市通信管理局的許可。 因此,不論何業者如欲使用中國大陸相關域名服務或進行伺服器營運等業務,都在必須在其境內註冊、接受其主管機關之管理,且違反者依第48條以下之相關規定,將可能被處以罰款、公告違法情事,或限期改正等。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。