2014年12月澳洲財政部就股權式群眾募資(Crowd-Sourced Equity Funding, CSEF)對外發佈政策框架選項的諮詢文件,為使新創企業容易對廣大的中小投資者籌集資金,該稿件承認政府需要採取行動,以克服現有的監管障礙,以利在澳洲廣泛的使用群眾募資這項工具。
提出討論文件的三個政策選項包括:
一、 公司和市場諮詢委員會(CAMAC)在2014年6月提出的法制框架。
二、 在2014年4月份於紐西蘭生效施行的紐西蘭模式(New Zealand model)的法制框架。
三、 維持現狀。
上述方案各具特色及優缺點,在公司和市場諮詢委員會(CAMAC)的提案中,建議專注於修改聯邦公司法,創造一類特殊的豁免上市公司(不需召開年度股東大會、提供經審計之財務報告等),且限制符合條件之小型企業才能納入,此外,設定200萬美元的募資上限,並可在12個月內在此範圍內提高募資;在中介機構部分,需持有澳大利亞金融服務執照(AFSL),對於盡職調查(Due diligence)所承擔的責任要求較低,須提供風險警告予參與群眾募資的投資者,且禁止提供其投資諮詢和貸款;對於投資者之規定,則設有個案均僅能投資2,500澳幣的上限以及12個月內投資股權式群眾募資,總金額不得超過10,000澳幣的限制。
若選擇第二方案,即使用已於2014年4月生效的紐西蘭法制框架,與第一方案相較具有諸多相似之處。然而,兩制間也存有顯著的差異,包括紐西蘭模式並未特別創設一類豁免上市公司、也未將進行股權式群眾募資的公司限制於小企業;對中介機構平台的收費標準不設限制,資訊揭露要求亦較低;而對參加投資者的投資金額限制原則上是近乎相同的。
如果選擇第三個維持現狀方案,在現行法制下意味著群眾募資起始時將面臨50名非員工股東的上限、股份公開報價禁令的限制,設立後須負擔如定期發佈經查核之財報等較一般私有企業更繁重的公司治理要求,此外,中介機構如群眾募資平台等也必須擁有澳大利亞金融服務執照(AFSL)。
諮詢文件訂立2014年12月8日至2015年2月6日這段期間內,向大眾公開徵求建議,並要求各利害關係人如中介機構,包括創投基金與群眾募資平台之意見。以推動群眾募資法制化,並尋求進一步的磋商出可能的立法草案,在確保減少監管障礙與保持充足投資者保護之間取得適當的平衡。可預期的未來這一年群眾募資的法制架構將在澳洲逐漸明朗化。
日本首相官邸之「日本經濟再生本部」於2016年5月19日召開第27次「產業競爭力會議」,並於該會議上提出「日本再興戰略2016(草案)」進行討論。再興戰略以實現「第四次工業革命」為主軸,透過活用IoT、巨量資料、人工智慧(AI)、機器人等技術,目標在2020年創造出30兆日圓的市場附加價值。為了推動相關政策,今年夏天將會成立具備統整指揮機能之「第四次工業革命官民會議」,該會議下並設置「人工智慧技術戰略會議」、「第四次工業革命 人才育成推動會議(暫定名稱)」,以及「機器人革命實現會議」。 「日本再興戰略2016(草案)」,特別對於製造業相關之議題提出討論。再興戰略指出,日本相較他國,雖然在網路空間的「虛擬資料(バーチャルデータ)」平台方面發展較晚,然而在健康資料、交通資料、工廠設備運轉等「即時資料(リアルデータ)」領域有潛在的優勢,因此為了讓日本的企業超越目前的框架,將以建構取得「即時資料」之平台為目標。綜整「日本再興戰略2016(草案)」具體重要政策方面如述,包括: (1)日本政府認為,第四次工業革命普及的關鍵,在於根據中小企業的現場需求,導入IT及機器人等技術,因此將請機器人專家支援,在兩年內將技術導入1萬家以上的企業。 (2)人工智慧的研發係屬第四次工業革命的基礎技術,因此要建構提供AI軟體模組工具,以及推動標準化的完善環境,並於今年內提出研發及產業化的具體施政內容,並留意開發人工智慧的透明性、控制可能性等原則及國際動向。 (3)關於產業活用區塊鏈技術(Block chain)、整備制度促進資料流通等議題,預計於今年秋天提出對應方針。 (4)於「機器人革命倡議協議會」檢討製造業之商業模式改革、與德國共同提案國際標準化及先進案例。 (5)於2020年以前,運用傳感器蒐集資料,創造50件以上,工廠和總公司間,企業和企業間等超越組織框架的先進案例,並提出國際標準。 (6)進行智慧工廠實證,建構具備AI技術的自動化模組以及智慧的產業保全。此外,為超越既有企業間的框架,將於機器設備進行資料共有及活用的實證,並根據實證結果修正相關制度。 (7)整備促進資料利用的環境,特別著重能夠蒐集、分析的資料平台,形成健全的資料流通市場。因此,為釐清彼此的權利義務關係,今年內個人資料保護委員會將提出相關交易指針。 (8)強化智財紛爭處理系統,將徵詢產業界的意見,於今年提出法制改革的結論。 (9)強化中小企業的智財戰略以及必要審查體制,協助其申請及活用專利權,預計明年度開始擴大支援業務,負責機關為獨立行政法人工業所有權資料‧研修館(INPIT)。
日本政府發布2024年版「實現數位社會重點計畫」.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 日本於2024年6月21日內閣決議更新「實現數位社會重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画),作為日本最新數位與資料治理革新之上位政策,以達成實現Society5.0以及整合並協調各機關數位政策之目標,力求克服日本近年面臨人口減少、勞動力不足、產業競爭力下降、災害風險等之課題。 「實現數位社會重點計畫」自2021年發布第一版起,即以六項願景整合相關政策,分別為: 1. 數位化實現成長:數位轉型推動整體社會的生產力與競爭力; 2. 重要領域數位化:資料串連推動醫療、教育、防災、兒童等領域的安全發展; 3. 數位化實現區域振興:數位工具活化各區域特色; 4. 沒有人落後的數位社會:使所有人都可以體驗數位化服務; 5. 開發與保護數位人力:建立持續培養數位人力的社會; 6. 推動國際資料流通:實現資料可信任的跨國自由流通。 2024年「實現數位社會重點計畫」以六項願景分述各機關計劃推動的320個相關政策,如有醫院急救時共享醫療資訊、電子母子健康手冊、兒童資料串接、減少長者數位障礙、女性數位人才培育,以及推動資料可信任自由流通(Data Free Flow with Trust)等。 此外,本次更新之計畫新增「業務、系統、制度三位一體」作為推動架構。其中業務指結合資料與數位應用的行政服務;系統則是指適合於業務運作的軟、硬體;制度則指透過包含資料標準、指引或法令等方式形成之規範。日本藉此推動架構評估資料與數位之政策從起草、規劃到執行等階段中業務、系統與制度之間的協調性,為政策的制定者、使用者提供便利與高品質的數位體驗。 由2024年實現數位社會重點計畫的更新可知,日本強調在數位轉型階段中社會整體革新的企圖,加強政策在業務、系統、制度三個層面的一致性,以在邁向數位社會的同時克服社會轉型的挑戰。
歐盟擬立法要求電信業者及ISP業者保留通聯紀錄歐洲議會民眾權益委員會( the European Parliament's civil liberties committee)於2005年11月25日以33票對8票通過新的指令草案,要求電話與網路的通聯紀錄(但不包含內容紀錄)均需被保留6個月到12個月。目前此草案已送交部長理事會(Council of Ministers)審議中。 為避免保留之通聯紀錄遭到濫用,民眾權益委員會要求僅法官可以調閱通聯紀錄,且僅限於調查重大犯罪(例如恐怖份子或是組織犯罪)時始可調閱。但創作及媒體企業協會( the Creative and Meida Business Alliance, CMBA)則希望歐盟能放寬通聯紀錄調閱之限制,允許進行所有犯罪之調查時,特別是在查緝盜版犯罪之情形,能調閱通聯紀錄。 對於業者因配合保留通聯紀錄而增加的額外負擔,則可能透過轉嫁給消費者或是透過整府補貼的方式解決。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第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。