美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年12月對《兒童線上隱私保護規則》(Children's Online Privacy Protection Rule, COPPA Rule)提出修法草案,並於2024年1月11日公告60日供公眾意見徵詢。
FTC依據兒童線上隱私保護法(Children's Online Privacy Protection Act, COPPA)第6502節授權,訂定COPPA Rule,並於2000年通過生效,要求網站或提供線上服務的業者在蒐集、使用或揭露13歲以下兒童的個人資訊之前必須通知其父母,並獲得其同意。本次提議除了限制兒童個人資訊的蒐集,亦限制業者保留此些資訊的期間,並要求他們妥善保存資料,相關規定如下:
(1)置入固定式廣告時需經認證:COPPA所涵蓋的網站和線上服務業者現在需要獲得兒童父母的同意並取得家長的授權才能向第三方(包括廣告商)揭露資訊,除非揭露資訊是線上服務所不可或缺之部分。且因此獲悉的兒童永久身分識別碼(persistent identifier)也僅止於網站內部利用而已,業者不能將其洩漏予廣告商以連結至特定個人來做使用。
(2)禁止以蒐集個資作為兒童參與條件:在蒐集兒童參與遊戲、提供獎勵或其他活動的個資時,必須在合理必要的範圍內,且不能用個資的蒐集作為兒童參與「活動」的條件,且對業者發送推播通知亦有限制,不得以鼓勵上網的方式,來蒐集兒童的個資。
(3)將科技運用於教育之隱私保護因應:FTC提議將目前教育運用科技之相關指南整理成規則,擬訂的規則將允許學校和學區授權教育軟硬體的供應商將科技運用於蒐集、使用和揭露學生的個資,但僅限使用於學校授權之目的,不得用於任何商業用途。
(4)加強對安全港計畫的說明義務:COPPA原先有一項約款,內容是必須建立安全港計畫(Safe Harbor Program),允許行業團體或其他機構提交自我監督指南以供委員會核准,以執行委員會最終定案的防護措施,此次擬議的規則將提高安全港計畫的透明度和說明義務,包括要求每個計畫公開揭露其成員名單並向委員會報告附加資訊。
(5)其它如強化資訊安全的要求以及資料留存的限制:業者對於蒐集而來的資訊不能用於次要目的,且不能無限期的留存。
FTC此次對COPPA Rule進行修改,對兒童個人資訊的使用和揭露施加新的限制,除了將兒童隱私保護的責任從孩童父母轉移到供應商身上,更重要的是在確保數位服務對兒童來說是安全的,且亦可提升兒童使用數位服務的隱私保障。
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
經濟部預告試辦自願性綠色電價計畫(草案) 台灣智慧財產管理規範(TIPS)之發展與現況