加拿大創新科學暨經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada, ISED)於2024年6月24日啟動「以衛星擴充行動通訊覆蓋範圍之政策、授權與技術框架」(Policy, Licensing and Technical Framework for Supplemental Mobile Coverage by Satellite (SMCS))公眾意見徵詢,指出偏遠地區通訊服務不足之現況將帶來嚴重公共安全風險,並抑制經濟成長與社會融合,因此提出擬透過公眾意見徵詢達成之四項政策目標如下:
(1)為服務缺乏、不足之區域提供行動通訊服務;
(2)促進無線服務提供之競爭性,提供消費者更多選擇;
(3)提升電信服務的可靠性與韌性;
(4)開發創新應用促進無線網路的投資與發展。
以此政策目標為基礎,ISED就以下內容徵詢公眾意見:
(1)頻譜政策框架:
於考量區域/國際協調、利害關係人利益、最小化干擾等因素後,提出多個適用頻段選項。
(2)SMCS授權框架:
探討以行動衛星服務(Mobile satellite services, MSS)框架為基礎,對衛星與地球基地臺(如手機)分別進行授權,並針對個別許可證授予條件(如不允許排他性條款等)提出建議。
(3)技術考量因素:
討論行動通訊消費者設備與SMCS太空基地臺技術要求、同頻段共存與預防干擾等議題。
新的SMCS框架預計於2025年4月1日生效,而在新框架生效前,考量到試驗或早期布建能帶來之利益,ISED將依據文件內之資格要求,針對個案核發SMCS暫時許可。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年07月12日 歐盟理事會於2024年5月22日正式批准《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA)[1],該法於2024年7月12日公告於歐盟的官方公報上,將自8月1日起生效,成為全球首部全面性監管AI的法律框架。 壹、事件摘要 人工智慧技術的應用廣泛,隨著使用情境增加,潛在的風險也逐一浮現。歐盟於2018年就提出「可信任的人工智慧」(Trustworthy AI)的概念[2],認為透過妥善的制度管理人工智慧的研發與使用,即使人工智慧具有多種風險,也可以使民眾享受人工智慧帶來的福祉。因此,歐盟執委會提出全球第一部全面監管人工智慧的法案,為人工智慧的設計、開發、部署、及使用建立適當的規範,希望法律的確定性能促進該技術的創新,並建立各界對於該技術的信心,擴大其採用,使該技術能造福人群。 自從歐盟執委會於2021年4月提出人工智慧法草案以來,其後續發展備受全球矚目,也吸引歐洲的人權組織、學術團體以及大型科技公司的關注。在多方利益關係者的遊說與介入下,該法案一度陷入僵局,其中生成式人工智慧(Generative AI)亦為爭議焦點。歐洲議會和理事會的AIA草案修正版本中,曾經納入生成式AI的定義與監管條款,然最後拍板定案以AI系統與基礎模型為監管對象,並未針對生成式AI。理事會、執委會和歐洲議會經過多次三方會談,終於在2023年12月8日就內容達成協議[3],草案在2024年3月13日交由歐洲議會大會表決,最終以壓倒性的票數通過該法。[4] 貳、重點說明 AIA全文分為13個章節,總計有113個條文以及13個附件。[5]AIA採分階段實施的方式,該法在生效三年後才可能完全實施。[6]本文擬就該法建立的AI監管框架,包括其適用範圍與規範、管理方式、治理組織、實施和配套措施等規定,擇重點說明如下。 (一)規範對象 AIA的規範對象分為兩類,其一為AI系統;另一為通用人工智慧模型(General Purpose Artificial Intelligence Model, GPAI,下稱通用AI模型)。 1. AI系統 為與國際接軌,歐盟修改AIA有關AI系統的定義,使其與「經濟合作暨發展組織」(Organisation for Economic Cooperation and Development,OECD)的定義一致,令該法更具國際共識基礎。AI系統被定義為「一種機器的系統,它以不同程度的自主性運作,在部署後可能展現適應性,並且對於明確或隱含的目標,從接收到的輸入推斷如何產生預測、內容、建議或可能影響實體或虛擬環境的決策等輸出。」[7] AIA設有豁免規定,涉及國安和軍事領域、科學研究和開發目的、純粹個人非專業活動使用的AI系統、以及大部分的免費及開源軟體並不適用AIA規範。免費及開源軟體只有屬於高風險或生成式AI系統、或涉及生物特徵和情緒識別目的,才須遵守AIA規範。[8] 2. 通用AI模型 執委會的草案原本不包含通用AI模型,在歐洲議會和理事會的建議下,AIA最後亦將通用AI模型納入監管。所謂通用AI模型,係指具有顯著通用性的AI模型,它可以勝任各種不同任務的執行,並且可以與下游的系統或應用程式整合。[9] 值得注意的是,AIA只約束已經在歐盟上市的通用AI模型,在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型並不包括在內。 (二)以風險為基礎的分級管理方式 AIA採取風險途徑監管AI系統和通用AI模型,視潛在風險和影響程度決定義務內容,對於兩者建立不同的分類規則,並針對AI系統整個生命週期進行規劃、建立AI系統和通用AI模型在各階段應符合的要求,由AI價值鏈的參與者分別承擔相應責任,其中以提供者(provider)和部署者(deployer)為主要的責任承擔者。[10] 1. AI系統的分級管理 根據風險程度對系統進行分類,以具有高風險的AI系統為主要規範對象,該類系統在投入市場或使用前必須通過合格評估,並遵守嚴格的上市後規範;而具有不可接受風險的AI系統則禁止使用。另外,AIA還訂有透明性義務,舉凡與人互動、具生成內容能力之AI系統提供者皆應遵守;如果AI產生內容具有深偽(deep fake)效果,其系統部署者還應遵守額外的規定,揭露該內容係人工生成或操縱的結果[11]。 2. 通用AI模型的分級管理 AIA訂有通用AI模型的共通義務[12],並根據模型的能力判定其是否具有系統性風險(systemic risks)。[13]所有的通用AI模型提供者都須公開模型訓練內容的詳細摘要,並遵守歐盟著作權法的規定[14];而具有系統性風險的通用AI模型提供者,還須負擔額外的義務。[15] (三)治理組織 1. AI辦公室 為順利實施AIA,執委會已成立一「人工智慧辦公室」(AI Office,下稱AI辦公室),負責促進、監督AIA落實,它同時也是通用AI模型的監管機構。[16]AIA框架下,會員國市場監管機構僅負責AI系統的監管工作。 2.人工智慧委員會 除了AI辦公室外,還設有一「人工智慧委員會」(AI Board),由歐盟會員國派代表成立,主要負責協調各國的作法、交換資訊、以及提供各國市場監管機構建議。[17] 3.「獨立專家科學小組」與「諮詢論壇」 歐盟層級還有兩個支持性的組織:「獨立專家科學小組」(Scientific Panel of Independent Experts)和「諮詢論壇」(advisory forum),可提供落實AIA規範所需之專業技術知識與實施建議。 獨立專家科學小組的成員係由執委員會指定,執委會將視任務所需的最新科學或技術專業知識進行挑選,該小組最重要的任務在於支援通用AI模型和系統相關規定的實施和執行,包括向AI辦公室通報存在系統性風險的通用AI模型、開發通用AI模型和系統能力評估的工具和方法等。[18] 諮詢論壇成員亦由執委會指定,執委會應顧及商業和非商業利益間的平衡,從AI領域具有公認專業知識的利害關係人當中,尋找適當的人選。諮詢論壇主要任務是應理事會或執委會的要求,準備意見、建議和書面報告,供其參考。[19] 4.會員國內部各自之市場監管機關 在會員國層級,由各國市場監管機關負責督導AIA規定之實施[20],各國並將成立或指定公告主管機關(notifying authority),負責進行公告合格評估機構(notified bodies)評選與指定事宜,日後將由各公告合格評估機構負責AIA下的第三方合格評估業務。[21] (四)實施與配套措施 1.分階段實施 AIA的規定將在該法生效24個月後開始實施,然考慮到歐盟和會員國的治理結構尚在討論中,且業界在法遵上也需要時間調適,因此AIA的部分條文將分階段實施。 (1) AIA通則以及不可接受風險的AI系統禁令在該法生效6個月後即實施; (2) 通用AI模型、第三方認證機構和會員國公告合格評估機構、以及違反AIA的罰則等相關規範,於該法生效12個月後開始實施; (3) AIA附件III清單之高風險AI系統相關義務,要等該法生效36個月後才開始實施; (4) 而AIA生效前已上市之通用AI模型提供者,應在該法生效36個月內,採取必要行動使其模型合乎AIA規定。[22] 2.罰則規定 AIA訂有罰則,在AIA措施正式實施後,違規者可能面臨鉅額罰款[23]。 3.配套措施 由於AIA以建立監管框架為主,相關規定之實施細則或標準,這仍待執委會逐步制定。因此,在AIA各配套辦法提出之前,AI辦公室將以「實踐守則」(codes of practice)[24]和「行為守則」(codes of conduct)之訂定與推動為主,另外又提出「人工智慧公約」,希望藉由此些配套措施協助受AIA規範的各方,使其在最短時間內能順利履行其應盡義務。 (1) 「實踐守則」 實踐守則(codes of practice)針對的是通用AI模型提供者。AI辦公室將鼓勵所有通用AI模型提供者推動和參與實踐守則的擬定,AI辦公室亦將負責審查和調整守則內容,確保反映最新技術及利害關係各方的觀點。實踐守則應涵蓋通用AI模型和具系統性風險的通用AI模型提供者的義務、系統性風險類型和性質的風險分類法(risk taxonomy)、以及具體的風險評估和緩解措施。[25] (2) 「行為守則」 行為守則(codes of conduct)之目的在於推動AIA的廣泛適用,由AI辦公室和會員國共同推動,鼓勵高風險AI系統以外的AI系統提供者、部署者和使用者等響應,自動遵循AIA關於高風險AI的部分或全部要求。AI系統的提供者或部署者、或任何有興趣的利害關係人,都可參與行為準則。[26] (3) 「人工智慧公約」 AIA中的高風險AI系統以及其他重要規定需待過渡期結束才開始適用[27],因此執委會在AIA的框架外,另提出「人工智慧公約」(AI Pact,下稱AI公約)計畫,鼓勵企業承諾在AIA正式實施前,即開始實踐該法規範。 AI公約計畫有兩個行動重點,其一是要提供對AI公約有興趣的企業有關AIA實施流程的實用資訊,並鼓勵這些企業進行交流。AI辦公室將舉行研討會,使企業更了解AIA以及如何做好法遵的準備,而AI辦公室也可藉此收集企業的經驗反饋,供其政策制定參考。 另一個重點是要推動企業承諾儘早開始實踐AIA,承諾內容包括企業滿足AIA要求的具體行動計畫和行動時間表,並且定期向AI辦公室報告其承諾進展;AI辦公室會收集並發布這些報告,此作法不僅有助提高當責性和可信度,亦可增強外界對該些企業所開發技術的信心。[28] 參、事件評析 執委會希望透過AIA提供明確的法律框架,在推動AI創新發展之際,也能確保民眾的安全權利保障,並希望AIA能夠複製GDPR所創造的「布魯塞爾效應」(Brussels Effect),為國際AI立法建立參考標竿,使歐盟成為AI標準的領導者。然AI技術應用的革新發展速度驚人,從AIA草案提出後的兩年內,AI技術應用出現顛覆性的變革,生成式AI的技術突破以及該技術已顯現的社會影響,使得歐盟內部對於AIA的監管格局與力度有了更多的討論,看法莫衷一是。因此,AIA最後定案時,內容有多處大幅調修與新增。 (一)AI系統定義與OECD一致 首先,執委會的原始草案中,強調AI系統的定義方式應根據其關鍵功能特徵,並輔以系統開發所使用之具體技術和方法清單。[29]然AIA最後捨棄詳細列舉技術和方法清單的作法,改採與OECD一致的定義方式,強調AI的技術特徵與運行模式。採用OECD的定義方式固然係因OECD對AI系統的定義更具彈性,更能因應日新月異的AI新技術發展;這樣的作法亦有助AIA與國際接軌、更為國際社會廣泛接受。 (二)規範通用AI模型並課予生成式AI透明性義務 其次,生成式AI衍生的眾多問題和潛藏風險引發全球熱議,在AIA的三方會談過程中,生成式AI的管制也是談判的焦點議題。原本外界以為歐盟應該會在AIA嚴加控管生成式AI的應用,尤其是「深偽」(deep fake)技術的應用。然而「深偽」技術在AIA的分類方式下,卻僅屬於有限風險的系統,雖負有透明性義務,卻僅需揭露若干資訊即可。「深偽」的問題暴露出生成式AI系統的監管難題,最後AIA拍板定案,僅在透明性義務的章節中提及生成式AI,並且以技術描述的方式取代一般慣用的「生成式AI」(Generative AI)一詞。 歐盟另闢途徑管理生成式AI。AIA的原始草案僅針對AI系統,並無管制AI模型的條文[30],然有鑑於生成式AI模型係以通用AI模型開發而成,因此AIA新增「通用AI模型」專章,從更基礎的層次著手處理生成式AI的問題。在AIA生效後,歐盟境內的通用AI模型將統一由歐盟的AI辦公室負責監管。考慮到生成式AI應用的多樣性,歐盟從通用AI模型切入、而不針對生成式AI進行管理,可能是更務實的作法。 (三)推出多項配套措施強化AI治理與法遵 最後,歐盟在AIA框架外,針對不同的對象,另建多項配套措施,鼓勵非高風險AI系統提供者建立行為守則、推動通用AI模型提供者參與「實踐守則」的制定和落實、並號召AI業者參與「AI公約」提早遵循AIA的規定。這些措施可指導相關參與者採取具體的步驟與作法達到合規目的,俾利AIA之實施獲得最佳成效。 AIA眾多執行細則尚待執委會制定,包括高風險AI清單的更新、通用AI模型的分類方式以及標準制定等,這些細節內容將影響AIA的實際執行。我國應持續關注其後續進展以因應全球AI治理的新格局,並汲取歐盟經驗作為我國AI監管政策與措施的參考。 [1]Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, 2024, OJ L( 2024/1689), http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (last visited July. 12, 2024). [2]High-Level Expert Group on AI of the European Commission, Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence, April 8, 2019. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). 該小組在2018年12月提出草案並徵求公眾意見,並於2019年4月正式提出該倫理指引。 [3]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI, Dec. 9, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). [4]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law, March 13, 2024, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (last visited June 25, 2024). [5]European Parliament, Position of the European Parliament adopted at first reading on 13 March 2024 with a view to the adoption of Artificial Intelligence Act, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html# (last visited June 25, 2024). [6]AIA, art. 113. [7]AIA和OECD對AI系統的定義的差異僅在於用字遣詞及語句編排方面,兩者在意涵上其實是一致的。See AIA, art. 3(1). [8]AIA, art. 2. [9]AIA, art. 3(63). 執委會原先認為,AI模型無法獨立使用,僅需鎖定AI系統監管即可,然而生成式AI衍生的諸多問題,令人擔憂放任通用AI模型發展可能產生無法預期的後果,因此歐盟最後決定在AIA條文中加入通用AI模型規範。 [10]但AIA訂有豁免適用的規定,包括國安和軍事領域、科學研究和開發目的、以及純粹個人非專業活動使用的AI皆不受AIA約束。AI價值鏈的其它參與者還包括進口商、授權代表、經銷商等。See AIA, art. 2. [11]AIA, art. 50. [12]AIA, art. 53. [13]AIA, art. 51. 「系統性風險」是指通用AI模型特有的高影響力所造成的風險。由於其影響範圍廣大,或由於其對公共健康、安全、公眾的實際或合理可預見的負面影響,進而對歐盟市場產生重大影響。See AIA, art. 3(65). [14]AIA, art. 53. 在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型除外。 [15]AIA, art. 55.例如進行模型評估、進行風險評估和採取風險緩解措施、確保適當程度的網路安全保護措施。 [16]Commission Decision On Establishing The European Artificial Intelligence Office, C(2024) 390 final, 2024, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/101625 (last visited June 25, 2024). [17]AIA, art. 65. [18]AIA, art. 68. [19]AIA, art. 67. 該條款規定,歐盟的基本權利局(The Fundamental Rights Agency)機構、歐盟網路安全局(The European Union Agency for Cybersecurity)、歐洲標準化委員會 (CEN)、歐洲電工標準化委員會 (CENELEC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 應為諮詢論壇的永久成員。 [20]AIA, art. 70. [21]AIA, art. 28 & 29. [22]AIA, art. 113. [23]AIA, art. 99. [24]AIA, art. 56. [25]AIA, recital 116 & art. 56. [26]AIA, art. 95. [27]AIA有關治理組織、罰則、通用AI模型的規定於該法生效12個月後才開始實施,屬於附件二範圍的高風險AI系統的相關規定則遲至該法生效36個月後才實施。AIA, art. 113. [28]European Commission, Shaping Europe’s digital future: AI Pact, (last updated May 6, 2024) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact (last visited June 25, 2024). [29]Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, COM(2021) 206 final, recital (6). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206 (last visited June 25, 2024). [30]執委會的原始草案中,僅於第四章關於AI系統透明性的條文中提及具有「深偽」(deep fake)能力的系統應負揭露義務。
美國交通部公布車輛與基礎設施間聯網指引,強化車聯網時代行車安全美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance),旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建,增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時,本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案,後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理,提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引,交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建,並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關,了解布建相關技術之決策所可能造成的影響,並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施,因此符合聯邦對ITS的補助條件),做好準備。 車輛與基礎設施間之通訊,是車聯網環境的重要構成部分,透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統,相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸,亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示:「除了增進行車安全,車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性,並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網,以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰,都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術,其能捕捉車輛所產生的交通資料,並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊,讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。 車輛與基礎設施間聯網指引的內容,目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號:聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號:新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號:運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃:社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。 另外,為了讓執照核發條件透明化,相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用,以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務,用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用,亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
加拿大決定將網路中立規範適用至行動無線網路加拿大廣播電視及電信委員會(Canadian Radio-Television and Telecommunications Commission,CRTC)於2009年10月之Telecom Regulatory Policy CRTC 2009-657中,公佈網路流量管理架構(Internet Traffic Management Pratices,ITMPs)之決定,作為管理ISP業者進行差別待遇之依據。該管理架構是加拿大維護網路中立性原則的實踐。 當時CRTC並未決定該架構是否一併適用於行動無線網路,直至2010年7月CRTC發布Telecom Decision CRTC 2010-445,決定將該規則一併適用於行動無線網路,以解決潛在的差別待遇行為發生於行動無線資料服務。 根據2009年之管理架構,CRTC宣示了四項管理原則: 1.透明度(Transparency) ISP必須透明揭露他們所使用的ITMPs,使消費者能根據這些資訊決定服務的購買與使用。例如經濟條件的透明,使消費者能夠有符合其支付意願之選擇,使市場機制能夠正常運作。 2.創新(Innovation) 解決網路壅塞最基本的方式是透過對網路之投資,也仍是最主要的解決方案。但依靠投資並不能解決所有的問題,CRTC認為,ISP業者之ITMPs在某些時候,仍需要適當的管理措施介入。業者之ITMPs應針對明確的需求而設計,不可過度。 3.明確(Clarity) ISP業者必須確保他們所使用的ITMPs不會有不合理的歧視,也不會有不合理的優惠。CRTC所建立之ITMP的管理架構,提供一個清晰和結構化的方法,來評估既有與未來的ITMPs是否符合加拿大電信法(Telecommunications Act)第27(2)條規範。 4.競爭中立(Competitive neutrality) 對於零售服務,CRTC將採取事後管制原則,即接受消費者投訴後處理之原則,進行管制評估。而在批發服務部份,則較為嚴格。亦即,當ISP在批發服務使用了比零售服務較多的限制性ITMPs時,必須得到CRTC之批准。當ISP將ITMPs用於批發服務時,必須遵守CRTC之管理架構,不得對次級ISP(Secondary ISP)的流量造成顯著和不相稱的影響。 值CRTC並將採取行動以確保因實施ITMPs而收集之個人資訊,不被洩漏與使用至其他目的。 在本項決定公佈之後,代表加拿大提供接取網際網路的ISP,無論使用何種技術,都將適用同樣的ITMPs管理原則。在Google-Verizon於美國遊說網路中立性應不適用於行動無線網路之時,CRTC之決定可做為不同方向之參考。
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。