歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第15條為「資料主體之接近使用權(Right of access)」,其第1項規定「資料主體有權向控管者確認其個人資料是否正被處理」,資料主體並得知悉其個資處理之目的、所涉及之類型等事項。該條係為使資料主體在獲得充分、透明且容易接近之資訊,使其得更輕易的行使如資料刪除或更正等權利。
因條文在文字上具抽象性,就具體內涵仍須有一定基準,故歐盟個人資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2022年1月18日,針對GDPR中之接近使用權提出指引(Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access),闡明在不同的情況中,資料主體應如何向資料控管者(Data Controller)主張接近使用權,並且說明資料控管者針對此項權利之義務內涵。
就具體內容,該指引包含:接近使用權之範圍、資料控管者應向資料主體提供之資訊內容、資料主體請求資訊之格式、資料控管者應如何提供資訊、GDPR第12條第5項所稱「資料主體之請求明顯無理由或過度者」之概念為何。指引並製作流程圖,以便利資料主體輕易的了解向資料控管者主張權利之步驟。
而對於資料控管者,指引亦說明其應如何解釋與評估資料主體之請求、應如何回覆特定請求、限制接近使用權之例子。該指引旨在從各方面分析接近使用權,經由舉例與設想特殊情形,以求為該權利提供更精確之指導。
全球創新研究平台StartupBlink 於2025年5月20日發布《2025全球新創生態系指數》(Global Startup Ecosystem Index 2025),分析與評比全球118個國家及1,473座城市新創生態系之數量、品質與商業環境。其中新加坡自2021年起全球排名不斷攀升,於2022年起佔據亞洲第1之寶座,截至2025年更躍升全球第4,僅位居美國、英國及以色列之後。 新加坡新創生態系之競爭力優勢如下: 1、穩定金融環境:企業與銀行具備充足流動資本與健康償債能力。 2、親商環境制度:新加坡政府以全球創業者計畫(Global Founder Programme, GFP),提供便利簽證、產業人脈引介等多方面支持,吸引經驗豐富之創辦人至新加坡創業。 3、優惠稅務措施:因應全球最低稅負制度,增訂「可退還投資抵減」(Refundable Investment Credit, RIC),針對促進新加坡經濟或提升新興產業成長為重大投資之公司,可扣抵企業應納之稅負。 4、推動產學合作:新加坡學術界除了積極培育高素質人才進行研發外,亦提供專業知識諮詢、產業交流機會,及海外業務拓展之協助,積極推動產學合作,使校園成為創業之溫床。 2025年全球新創生態系面臨兩大衝擊,即AI技術的崛起與迅速更跌,與複雜多變的地緣政治,促使政府須在詭譎的全球局勢中,因應情勢調整國家發展策略,推動新創持續成長。而新加坡政府及學術研究機關均致力推動新創政策,加上充足的基礎設施,吸引大量國際人才與投資,進而促使該國新創生態系之蓬勃發展。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國國會通過700MHz D區段頻譜之規範為實施公共安全網路計畫,美國國會在2012年二月通過「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012),將700MHz頻段中既有存在之公共安全寬帶頻譜(763-769 MHz/793-799 MHz)與相鄰的D block的頻段(758-763MHz與788-793MHz)規劃成 「互通公共安全寬頻網路」(interopertable public safety broadband network),進行頻譜拍賣。 雖FCC經本法案授權執行D Block頻段的拍賣,但也限縮其職權規定FCC不得限制任何特定業者參與競標。針對FCC職權受到限制,業者認為可避免FCC在拍賣期間逕自訂定特別規則之情形。但法案仍保留FCC執行「普遍適用性的規定」(rules of general applicability)之權利,以頻譜聚合(spectrum aggregation)的規定促進市場競爭。對此,主導業者擔心FCC可能藉採取「頻譜上限」 (spectrum cap)的管制手段來限制其獲得大量頻譜的機會。 另外,面對全國性公共安全寬頻網路部署之需要,國會將授權行政部門建立「緊急救難管理局」(First Network Authority, FirstNet)來進行整體網路之開發規劃。在FirstNet尚未成立之前,FCC將暫時承擔此一過渡期間管理全國公共安全寬頻網路之責任。但FirstNet在未來是否能依照國會所期待順利掌管整體公共安全寬頻網路之運作,並達成建構一跨機關、部會以及區域的無縫互通寬頻網路平台(a nationwide interoperable public safety broadband network)之期望,FCC認為該局所任命之委員會委員所具備之專業度,以及各聯邦機構是否充分的支持將是成功之關鍵。
美國財政部發布「非銀行金融、金融科技和創新」之金融科技創新報告美國財政部於今(2018)年7月31日發布一份重要報告,呼籲對金融科技領域的創新要採取更靈活,更有利的監管方法。這份報告主題為「非銀行金融、金融科技和創新」,其內容提及加密貨幣和分散式帳本技術(Distributed Ledger Technologies,DLT),並指出該些技術正由金融穩定監督委員會(Financial Stability Oversight Council)的工作組來主導進行跨部門的研究。整體來說,該報告表明美國政府大力推動新興金融技術的發展,並使現有的監管框架現代化,主張更加精簡和適當的監督,以消除發展過程中的障礙。並對於可能阻礙金融科技發展的法規,提出合理化建議,包括協調各州間加密貨幣交易的資金移轉立法。 美國財政部提及金融服務業正在開發的一系列DLT應用程式,其優勢仍有高度不確定性,因而進一步倡導使用監理沙盒,並鼓勵創建實驗室、工作組、創新辦公室,和其他讓行業參與者直接接觸監管機構的管道。監管機構和創新者之間的共生關係,是支持美國經濟和保持全球競爭力所必需的。該報告最後結論提到美國必須與新興技術並肩一起進步,要以不限制創新的方式來適當調整原有的監管策略。美國監管機構必須比過去更加靈活地履行職責,不能給創新的發展帶來不必要的阻礙。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」