#神父的鹽
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事情大致明朗了.
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教育部體育署原本發函要求中華奧會,安排教練及選手搭商務艙,而且發了兩次,但是碰到了疫情,2021年3月9日,中華奧會依據「奧運組團工作小組會議」決議,去程採用全團包機的形式,用意在避免接觸.
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2021年6月15日,體育署和中華奧會簽訂契約變更議定書,內容為去程包機,非搭乘包機人員搭乘商務艙,回程則安排搭乘一般航班商務艙返國.
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換言之,蔡政府是有想要安排選手搭乘商務艙的,但是包機的方式是不可能每個人都坐上商務艙的,但可以看見,至少沒包機的選手大都搭乘商務艙,說蔡政府違背承諾,實在有待商榷.
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接下來,就是包機內的座位安排問題,7月6日防疫協調官張煥禎召開行前防疫會議,此會議為線上會議,沒有會議記錄,參與者包括體育署、國訓中心、中華奧會等人,「考量防疫安全,建議選手安排在空間較大的經濟艙區域,採嚴格區隔分散安排,以避免傳染.嗣於7月7日中華奧會召開『我國參加第32屆2020東京奧林匹克運動會組團專案小組第5次會議』討論通過,為確保選手健康安全,以空間較大的區域,分散座位,降低代表團間近距離接觸的風險」.
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7月7日的會議紀錄內容為「機上座位共計商務艙36個、經濟艙267個,依據防疫協調官建議將採取菁英選手乘坐經濟艙第一排、彼此間隔兩個位置,且後兩排淨空方式辦理.其他代表團員以運動項目別區分座位區,防護員、物理治療師、國訓人員、奧會人員亦皆分區域分開乘坐.」
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對此,張煥禎受訪表示,「他的確是此次東奧代表團的防疫協調官,但只有參加過一場防疫會議,時間是不是7月6日要再確認.他說,自從擔任防疫協調官以來,從頭到尾都沒有提過經濟艙或商務艙的問題,只談過如何避免選手被隔離,後來體育署怎麼決定他也無法得知.」
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「按照規定,若機上有確診者,前後兩排乘客都必須隔離,因此這次讓選手安排坐在經濟艙前艙,且旁邊無人、前後排無人是國際慣例,跟是不是經濟艙或商務艙沒有關係.」
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這是否和會議記錄上相違背呢?答案可能是不相違背,他可能話說一半,當提出「避免選手被隔離」,避免被隔離就是前後左右要保持沒有人的梅花座,理所當然就會導致「只有經濟艙能達成此需求」的結果.
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張煥禎雖然曾涉逃漏稅,但仍是醫師身分,而參與線上會議還有國訓中心、體育署其他專業人才在,至少我們可以知道,體育署長說的「36個商務艙是隔一起坐,因為防疫協調官建議,選手旁邊若坐其他人,一旦染疫會整個受影響,當時才接受協調官的建議,把選手前面後面左右安排全部沒人,不會影響選手,也不會影響別人,當時是以安全為最大考量」並非無稽之談,而且他是認真考慮防疫官的意見產生的共同討論結果.
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因為道理很簡單,周圍的一名選手確診,其他選手必須被隔離,最好的方式,就是確保選手周圍都沒人,這樣安排還間隔2個位置,分的更開,至少在會議紀錄上是認真討論這件事.
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然後選手和非選手又要分區,「防護員、物理治療師、國訓人員、奧會人員亦皆分區域分開乘坐.」人少的一方自然分到商務艙,人多的一方又要梅花座,自然分到經濟艙,商務艙緊鄰,沒有梅花座的問題,防疫的角度來看,自然是風險高的坐一起,與風險低的分散坐區隔比較洽當.
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我不認為,這個張煥禎醫師,為了想坐商務艙,或者,想讓6個官員坐商務艙,所以編出了這麼一套把戲,然後防疫只是藉口,故意犧牲運動員,這也太超乎常理,壞人做壞事也要考慮代價,如果只為了一架班次商務艙的利益,動輒召開會議,修改辦法,然後還要背著冒犯一干運動員的風險,又要精心計算,設想一個不一定能成功的梗,迂迴婉轉地達到目的,這若不是太蠢,就是太壞,其他人若要懷疑,應該查查參與決策者是否有其他醫療人員.
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而神父覺得最誇張的是,總統居然要因為這件事道歉,只為了選手坐到經濟艙,依此邏輯,敗燈不知道要道歉幾次,不管其他寫手名家怎麼凹,正例變成反例,美國奧委會也是提供一張經濟艙機票,然後要升級就是自己出錢,或者依靠民間或協會贊助.
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「This particular ERA (Equality in Row Assignment) appears to be a nation-by-nation battle. USOC communications chief Patrick Sandusky said U.S. teams, regardless of sport or gender, are given one economy-class ticket per athlete, coach and official. (U.S. teams fly on official sponsor United Airlines.) Individuals can choose to upgrade on their own dime if they wish, he said.」
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from Espn
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因此,金牌選手會不會坐到經濟艙?答案是會的,美國拿下金牌的男子冰壺隊選手,回程時,想升等,被拒絕,過往,你也會看到一些奧運花絮,例如有許多選手在經濟艙上面載歌載舞,在旅途上苦中作樂.
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至於有人說難道LbJ會去坐經濟艙嗎?這我不知道,不過至少,美國男子籃球隊,在前幾年前往西班牙的班機上,坐的也是一般的座位,你會看到一眉道人把自己塞在一個小位子上,然後Kyrie Irving摸著陽春的把手,還有其他人因為腳太長,位子不夠寬,所以乾脆腳擱著扶手,直接踩在前面的牆壁上,留下大大的腳印.
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當然,你會找到更多選手搭商務艙的例子,但是他們就是一般飛機成功升等,這一點,台灣如果不是包機的情況,其他人也可以做到,而且還是政府出資.
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政府有沒有讓包機以外的選手坐商務艙?有,一開始的規劃也是坐商務艙,包括戴資穎,但是遇到包機的情況,就沒有辦法,我認為包機模式選手坐經濟艙是完全沒有問題可言的,教練和其他人員分區坐商務艙,也沒有問題,唯一有問題的就是6個官員,也許他們不應該上包機,去坐另一班,這樣這個莫比烏斯之環就可以解決了,但我不確定選手和教練下機以後,不用一個官員還是奧會代表去跟當地組織接洽,或者,隊醫們會懂這個事情.
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而包機本身就是優越的待遇,不只包機,醫生還建議行李箱準備一堆防疫物品,酒精、肥皂、N95口罩、濕紙巾、體溫計,其他還有指紋式的鎖、吹風機、集流器、水壺、帽子、太陽眼鏡、扇子、迷你真空壓縮器、旅行壁櫥,我不認為有多少國家可以做到這個程度,至於你包機又要坐商務艙進行梅花座,這根本強人所難也不切實際,沒包機的商務艙會勝過有梅花座隔絕一般旅客的經濟艙嗎?我可不這麼認為.
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這起事件,你可以說體育署溝通不足,雖有行前說明會說明,請教練轉達給選手,但仍然有選手不知道,你也可以說中華奧會和體育協會過於惡名昭彰,所以導致這個事情被不當歸因,但是搞到總統得出來道歉,官員要下台,這就有點太過了,而至於群眾開始用有色眼光來檢視所有選手居住地、便當盒,這根本就是大家來找碴的遊戲,心中有定見,看什麼都有問題,連大倉東京酒店的便當,都能貶低的一文不值,說是便利商店的便當,又稱什麼不營養,不符合選手需求,實在莫名其妙,到時候送的是低卡路里的便當,會不會又正中他們下懷,稱這是窮人吃窮酸貨?
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乃或是拿選手的居住地做文章,說住的地方只有三星,價格只有三千塊,更有勝著,拿著PTT搜出來的烏干達、中國隊住海景飯店,多豪華,台灣選手只能住骯髒破爛的飯店,把三星經過東奧防疫認證的房間,貶得一文不值,中國人喜好奢華,認為住房間越大越爽就好,那樣的地方離場館的距離,開車要一小時半,這會比只要8分鐘就能到場館練習的旅館好嗎?如果是對於一名立志要奪牌的選手而言.
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只能說,台灣有些人的觀念和中國人挺像的,而這樣捧中貶台的風潮,跟蘇啟誠大阪事件挺像的,一群瘋狂究責大阪辦事處,說中國有派車到關西機場,台灣沒有,然後因為現場民眾自我中心的解讀「聽到辦事處一聲冷笑」,又有PTT上的人傳了一堆中國的假訊息,拿中國派15量巴士對照大阪辦事處的公告相對比,結果,被證實是假的,中國根本沒巴士,害的官員自殺.
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乃至於有名嘴說,難道不能找又近又豪華的飯店嗎?神父必須說,這還真的不簡單,你去搜尋東奧場館附近的旅館,就多是3000元左右的價格,而合格的認證的防疫旅館,並不多,更別提還會有其他國家去搶,拿幾張照片對比估狗來的商業照,中國海景新聞照根本是一種混淆視聽的做法,就跟昔日拿中國辦事處的公告,來比較大阪處的公告一樣,牛頭不對馬嘴,挑起人心的相對剝奪感而已.
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對於泛本土派或者台派來說,有不少人是義憤填膺的,可以理解他們對於體協的沉痾,與對運動員的憐憫,然而,如果不考量「謠言的沃土」,終究只會讓問題失去焦點,清不到體制內的毒瘤,反而看到本土政權被清算,外頭的人眾口鑠金,是一回事,如果裏頭的人全盤接受,而沒有一點反駁的聲音,那就只剩下單方面的說法而已,事情好像無可挽回,只因為一群人決定了「就是那樣」,曾參殺人,就算三個人說他殺,依舊不會有信度,就算一群中姦選民說他殺,他依舊無法構成真實的一點邊,但若曾母相信了,那曾參大概就跳到黃河也洗不清了,這屬於被命定的真實,是「造真」而非「求真」,而,事實是如此嗎?我不這麼認為.
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我只看到台灣政府,顯得如此脆弱而且卑微,如果這就是要改變體制的力量,我只看到這股力量被稀釋而已.
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此次決策,由中華奧會提出,體育署以防疫角度考量處理,高規格的防疫導致包機座位分配的問題,溝通不足造成選手誤解,又,中華奧會和體協過往的事蹟,使人們印象惡劣,這使得一個防疫的安排,被解讀成惡意.
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我想,只要政界和商界的裙帶關係,取代專業任命,這樣的事會層出不窮,因為這些人本身沒有信度,到哪都無法取信於人,又依靠裙帶關係添居大位,平時不正常的事做多了,導致連正常的事都會因他們參與而被視為不正常.
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而這些人的惡名,卻由執政黨來背負.
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奧會協會乃民間團體,政府就算不能直接介入,但就算是協會,仍然必須服膺人民團體法相關法規,日前修出國體法,第二十七條開宗明義就指出「中華奧林匹克委員會(以下簡稱中華奧會)為法人,係經國際奧林匹克委員會(以下簡稱國際奧會)承認之我國奧會代表。中華奧會之組織、任務及成立宗旨,應符合奧林匹克憲章,並受中華民國法律之規範。本法中華民國一百零六年八月三十一日修正之條文施行後三個月內,中華奧會應檢具會章、委員名冊及年會會議紀錄,報中央主管機關許可登記,發給法人登記證書;其解散,應報中央主管機關許可.」
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而第三十九條則針對體協明訂,「有下列情形之一者,不得擔任特定體育團體之理事長(會長)、秘書長:
一、經判處有期徒刑以上之刑確定,尚未執行或執行未畢.但受緩刑宣告者,不在此限.
二、受保安處分之裁判確定,尚未執行或執行未畢.
三、受破產之宣告,尚未復權.
四、受監護或輔助宣告,尚未撤銷.」
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這些依靠政商關係擔任的奧委會長、協會理事長,顯然,現行仍不足以切斷政商任命,既然如此,立委諸公不如修得更嚴格些,針對各協會理事長排黑條款,加更高的門檻,例如不用加什麼但書「但受緩刑宣告者不在此限」,也不用「尚未執行或執行未畢」,凡有案底者,一律不得擔任理事長、秘書長,乃至於延伸至奧會會長,畢竟奧會會長,代表國家和國際進行對外聯繫,更應該要有使命感以及有更高的道德標準檢驗,而奧會會長只有一位,這樣的改革影響範圍小,對於本次事件的因素之一-社會觀感和主席信度問題,也較為契合.
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而政客和商人與一般人的區別,也就差別在有沒有案底了.
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我相信對於奧會會長以及協會理事長,最基本的沒有犯罪經歷的要求,應該是最基本的.
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名譽問題,名譽解決,觀感問題,觀感解決,政治問題,政治解決.
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盧梭說,「天生萬物是美好的,一經人手就變壞.」
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這話,不只適用在人們怎麼看這個防疫安排下的經濟艙中,也適用隨同上機的官員和會長們給人的觀感,brother.
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本篇文章的完成 感謝 #變態小松鼠 #名為變態的紳士 TOMOYO的贊助
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AI 助陣醫學、防疫,個人隱私難兩全?
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物,作者周玉文、黃曉君,INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧(AI)已經成為醫療研發的新聖杯,新冠肺炎(COVID-19)更將 AI 技術推上防疫舞臺,各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療,我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私?
中研院歐美研究所副研究員何之行認為,規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
「天網」恢恢,公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發,全世界為了因應危機展開大規模協作,從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等,大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系,也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜,臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告,居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾,都不應參加大型跨年活動。而且,千萬別心存僥倖,因為「天網」恢恢,「我們能找得到您」!有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手,許多人拍手叫好,但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場,另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月,《經濟學人》(The Economist)發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」(Personalised-health-index)。臺灣勇奪亞軍,主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚,國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障,擔憂是否會成為藥廠大數據;但另一方面,部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》(簡稱《個資法》)很嚴、很卡,大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧?
中研院歐美所副研究員何之行認為,原因之一是,
《個資法》早在 2012 年就實施,跑在 AI 時代之前,若僅僅仰賴現行規範,對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議:誰能再利用我們的病歷資料?
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年,臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟,質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權,逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味,一般人完全不知道自己的病例被加值運用,侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴,但已進入大法官釋憲。
民間團體批評,根據《個資法》,如果是原始蒐集目的之外的再利用,應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費,並非是提供醫學研究。
但支持者則認為,健保資料庫是珍貴的健康大數據,若能串接提供學術與醫療研究,更符合公共利益。此外,如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意,相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議,讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線,顯得模糊而舉棋不定。何之行指出,「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸,不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題,也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎?當精準醫療的腳步飛也似向前奔去,我們要如何推進醫學科技,又不棄守個人的隱私權利呢?
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢,透過健康大數據來評估個人健康狀況,對症下藥。但健康資料涉及個人隱私,如何兼顧隱私與自主權,成為另一重要議題。
去識別化爭點:個資應該「馬賽克」到什麼程度?
何之行認為,「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手,確立資料使用標準,包括:允許退出權(opt-out)、定義去識別化(de-identification)。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說:讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年,DeepMind 與英國皇家醫院(Royal Free)的協定曝光,DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料,用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫,卻引發軒然大波。原因是,資料分享不僅未取得病患同意,也完全沒有將資料去識別化,每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光!這起爭議無疑是一大教訓,重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式,無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度,才算是無從識別特定個人?
何之行指出,個資法中的定義不甚清楚,混用匿名化(anonymous)、假名化(pseudonymised)、去連結(delink)等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準,成為爭點。
現行法令留下了模糊空間,那麼他山之石是否能提供參考?
以美國《健康照護可攜法案》(HIPAA)為例,法案訂出了去除 18 項個人識別碼,作為去識別化的基準;歐盟《一般資料保護規則》則直接說明,假名化的個資仍然是個人資料。
退出權:保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是:允許退出權,讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前(opt-in)的同意,但仍可以提供事後的退出選項,民眾便有機會決定,是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例:英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 (NHS Digital)的機會,一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital,二是資料上傳後,仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據,對商業用途敬謝不敏;也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年,英國政府很努力和大眾溝通,希望民眾認知到資料分享的共善,也說明退出所帶來的社會成本,鼓勵人們留在資料庫內,享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通,努力建立社會信任。
參照英國經驗,目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權,但善盡公眾溝通,應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一,當 AI 成為大數據浪潮下的加速器,最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,以下簡稱 GDPR),便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化,歐盟在 2016 年通過 GDPR,2018 年正式上路,被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量,設定出個資保護四大原則:目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中,「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用,應在特定目的的必要範圍內,也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而,這與大數據運用需仰賴大量資料的特質,明顯衝突!
大數據分析的過程,往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料;資料分析後的應用範圍,也可能超出原本設定的目標。因此,如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」,便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露(self-disclosure)義務。當蒐集方成為主要的資料控制者,就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策,究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例,中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用,將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致,就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而,所有被納入評分系統的人民,卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作,也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示,系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料,進行每個人的信用評分,分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等,實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證,甚至是求職。
這同時涉及「課責性」(accountability)原則 ── 出了問題,可以找誰負責。以醫療場域來講,無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助,最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷,這不僅是尊重醫病關係,也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫:無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發,全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安,科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯,也再次浮上檯面。
2020 年 4 月,挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體,能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後,這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關(NDPA)宣告禁用!
挪威開發了「Smittestopp」,可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡,提出與感染者曾接觸過的示警,定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而,挪威資料保護主管機關(NDPA)宣告,程式對個人隱私造成不必要的侵害,政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定?大體來說,仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先,NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任,目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調?或者為研究分析而持續蒐集資料?而且,上傳的資料包含非確診者個案,違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外,即便為了防疫,政府也應該採用更小侵害的手段(如:僅從藍牙確認距離資訊),而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡,這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為,蒐集足跡資料原初是為了即時防疫,但當資料被轉作後續的研究分析,政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用?又將如何去識別化,以確保個資安全?
換言之,面對疫情的高度挑戰,挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性,不應輕易打開潘朵拉的盒子,國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體,有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制,並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控,一個數位監控國家的誕生,所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析:
數位監控所帶來的威脅,並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害,更深層的危機在於,掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集,對於個人的「深描與剖繪」(profiling)遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向,都可能全面被掌握!
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控,數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範,何之行認為,除了一套 AI 時代的個資保護規範,實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如,對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念(privacy by design),「未來照護機器人可能走入家家戶戶,我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資,隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是:設置獨立的個資監管機構,也就是所謂的資料保護官(data protection officer,DPO),專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說,就是「個資警察局」。何之行比喻,
如果家中遭竊,我們會向警察局報案,但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管,健康資料歸衛福部管,界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀,她一語點出問題:「我們不是沒有法規,只是現有的法令不完備,也已不合時宜。」
過往許多人擔心,「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論,但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善,車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格,但它並沒有阻礙科學研究,仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」(data is the new oil),臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料,唯有完善明確的法規範才能減少疑慮,找出資料二次利用與科技創新的平衡點,也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
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今天(6/20)下午,長榮空服宣告開始罷工,並在南崁長榮公司大樓外面築起了罷工糾察線,長榮警衛則手牽手阻擋,雙方因此爭執不下。
圖片來源: 桃園市空服員職業工會
——「罷工糾察是什麼?」
罷工糾察是一種輔助罷工的手段,是工會為傳達罷工之訴求,於雇主的營業處所之緊臨區域設置罷工糾察線。再設置糾察線時,工會通常會對於進去工作員工號招一起罷工,或是對於入內消費的客人號招支持罷工。
總而言之,罷工糾察就是使罷工更能夠產生效力,例如勸喻更多人一起加入罷工擴大對於雇主營業上的影響,阻礙雇主用替代人力的方式進入工廠工作、或是希望客人支持罷工使雇主與勞動市場斷開,使罷工最終成功迫使雇主退讓,希望客人支持罷工。
——「罷工糾察合法嗎?」
罷工糾察是基於憲法保障一個「進行有效罷工行動之能力」的理念,應該要受到集體勞動權之保障,法律學者有言:沒有有效的罷工,勞工無異於沿街行乞一樣。
在2011年勞動三法全面修正,勞資爭議處理法明文將罷工糾察納入勞資爭議處理法之中,其中第54條規定:「工會非經會員以直接、無記名投票且經全體過半數同意,不得宣告罷工及設置糾察線。」明白承認罷工糾察在我國爭議行為法制中之地位。
2017年之新竹普來利罷工事件,參與罷工之人員於工會在賣場出入口組成人牆抗議並拉起罷工封鎖線,以違反強制罪與妨礙公務罪為由,遭警方逮補並移送地檢署。
在台灣新竹地方檢察署106年偵字第11902號不起訴處分書中,地檢署明確表示,罷工糾察人員暫時地封鎖事業單位出入口,亦非屬過當之行為。
新竹地檢署特別指出:在被罷工的事業單位規模龐大,工會亦無足夠的罷工糾察人員可供分配到事業單位所有的大小出入口前,在這種情況中,在隱蔽的事業單位小門前擺放車輛、木板或繩索以阻礙通行,並引導欲進入事業單位工作之勞工至事業單位大門前,亦應認為屬合法之行為,只要封鎖措施在合法的範圍之內,則欲進入事業單位工作之勞工就有忍受繞道或是遲到的義務。
——「還有其他例子嗎?」
有喔(沒說你不知道)!
遠東化纖產業工會於1989年5月15日在新竹發動號稱「工運美麗島事件」的罷工行動,拉起台灣解嚴後的第一條罷工糾察線,當時即被法院認定違反非常時期農礦工商管理條例。
2004年中華電信工會罷工事件為此一時期少數的罷工適例。在該起罷工事件中,中華電信工會於2004年12月5日作成罷工決議,並於2005年5月17日發動罷工,然而警察在工會設立罷工糾察線前仍然出動數百名警力包圍參與罷工之工會會員,形成警察與工會各自拉起一條「糾察線」的景象 。
輔助宣告例子 在 數學老師張旭 Youtube 的精選貼文
【摘要】
本範例舉出了幾個比較困難的用夾擠定理求極限的例子,若對夾擠定理已經夠熟練的話,可以開始練習思考函數本身該用那些輔助函數來做夾擠
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【極限篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjkwxSf-xDV47b9ZXDUkYiN)
重點一:極限的直觀定義 (https://youtu.be/hZT2fOcxSJw)
重點二:極限的嚴格定義 (https://youtu.be/gCkhy0aODZk)
重點三:一些基本函數的極限 (上集) (https://youtu.be/qoIOFz1D_W4)
重點四:極限運算定理 (四則運算篇) (https://youtu.be/d6PzP8ApFgk)
重點五:極限運算定理 (合成篇) (https://youtu.be/h2X2yyGyWHQ)
重點六:去零因子求極限 (https://youtu.be/vqoc59G-gRI)
重點七:去絕對值求極限 (https://youtu.be/PYzasrBZWWA)
重點八:高斯符號求極限 (https://youtu.be/EXKQQS17k2Y)
重點九:含無窮符號之極限 (https://youtu.be/RhKkx7DO_kM)
重點十之一:老大比較法 (上):多項式分式 (https://youtu.be/Wr6rkCa1Neo)
重點十之二:老大比較法 (中):指數函數多項式 (https://youtu.be/FYGzcSw0U0s)
重點十之三:老大比較法 (下):叉叉接旨刺 log (https://youtu.be/YbvXCZmmff4)
重點十一:夾擠定理 (https://youtu.be/sTvtt4K85s0)
├ 精選範例 11-1 (https://youtu.be/7y6y3KdfevY)
└ 精選範例 11-2 👈 目前在這裡
重點十二:lim_(x→0) sin(x) / x 專論 (https://youtu.be/sVohBWF-6ww)
【連續篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXgntIXH9Jrpgo5O6y_--58L)
【微分篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXiPgR9GLKtro3CTr6OIgdMg)
【微分應用篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjNzXUa9hI2IfknA8Q7iSwE)
【積分前篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXikxrvbQAnPa_l3nFh5m9XK)
【積分後篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhFI6OnDy0la5MqPOnWtoU7)
【數列與級數】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjcv6ChH_w0Y0WRkdbiP6xY)
【多變數函數的微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhoWH8tB00L6d3tWMV1l_o8)
【向量微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhVcuTj1IoCcYsRhJqoHN-y)
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