歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。
指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。
指引的主要內容包括:
個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。
禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。
GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。
工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。
對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。
「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。
工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。
在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國財政部於表示新成立的身份與護照服務 (Identity and Passport Service, IPS) 將接管由國家統計局 (Office for National Statistics) 所負責的市民資訊計劃 (Citizen Information Project) ,此一計劃之目的係為建立一個包含個人姓名、住址、生日以及一個獨特的身份證字號的成人人口註冊系統 (Adult Population Register) 。 IPS 將負責發展全國身份登記系統 (National Identity Register , NIR) 以作為成人人口資料庫 (Adult Population Database) 。之後,將以 NIR 中所儲存的資料為最終的個人聯絡資料來源。目前此一資料庫只針對年滿 16 歲的成人進行聯絡資料的蒐集,不含兒童的聯絡資料在內,至於是否要建立兒童人口資料庫則有待更進一步的商討。
日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告為釐清自駕車事故發生時,該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定,國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」,檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念?(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任?(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理?(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故,是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題,並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點,研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任,由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任,故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者,不負運行供用者責任。此外,研究報告亦指出,從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者,以及迅速使被害者得到救濟觀之,自動駕駛系統下之自損事故,應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。
奈米產業民間導引規範先行-以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例