法國科學家現正積極研究奈米碳管的毒性評估方式
法國國家研究會議﹙French National Research Council﹙CNRS﹚﹚的科學家，過去三年持續投入奈米碳管的毒性研究，包括奈米管在環境中所引起的污染反應、其對人體的危害，以及如何以較清潔的方式從事奈米碳管的生產製造。這個研究計畫將側重於目前常為產業利用的各式奈米管。
目前，奈米碳管在全球的製造量高達每年數百噸之譜。優越的機械及電子性能，促使奈米碳管被大量運用在平面螢幕及汽車產業當中，甚至利用在運動產品之上。然而，除了擴增的應用領域之外，其對人體健康及環境的影響迄今尚未受到重視。使用奈米管的物質通常被當做一般廢棄物來處理，就其對於環境的影響，人們更是一無所知。
法國CNRS的科學家希望能夠釐清這樣的問題。目前，研究人員的觀察重點將在奈米碳管如何影響水生環境﹙aquatic environments﹚，以及兩棲生物在奈米管流佈的環境中如何生存及反應。此外，科學家們同時觀察奈米材料如何影響人體健康：他們正在觀察及研究巨嗜球﹙macrophage cells﹚如何與奈米碳管互動，以及在這種暴露環境下，實驗用鼠的肺部是否會產生發炎症狀。經由初步的實驗，科學家們發現人體會將奈米管視為異物，進而引發發炎反應。
接下來，CNRS會進一步研究如何以更清潔且對環境友善的方式來製造奈米管。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。
澳洲證券投資委員會與美國商品期貨交易委員會簽訂雙邊合作協議2018年10月4日，澳洲證券投資委員會（Australian Securities and Investments Commission，簡稱：ASIC）與美國商品期貨交易委員會（US Commodity Futures Trading Commission，簡稱：CFTC）簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」（Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement，簡稱：協議），該協議內容主要針對未來金融科技（fintech）以及監理科技（regtech）之合作以及相關資訊作交換。 協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢，進而促進金融科技創新，對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。 具體協議內容及相關合作計畫為以下條款： 1. 建立正式合作途徑，其中包含資訊分享，ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通； 2. 協助轉介有興趣於另一管轄權，設立企業之金融科技公司； 3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議，討論目前時下發展趨勢，藉以相互學習； 4. 針對非公開資訊及機密資訊，給予監管機構以共享方式流通資訊。 儘管，澳洲與美國已簽訂此協議，惟須注意的地方在於，此協議本質上不具備法律約束力，對監管機構也未加註責任，並強加特定義務，以及未取代任何國內法的法律義務。 雖然，此協議不具任何法律約束力，但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契，以及交叉合作。此種互利合作，使兩國金融創新企業在雙方管轄權下，並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性，為兩國監管機構提供最佳執行方式，以及進一步資料之蒐集。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織（Group of Seven，下稱G7）於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議（Data Protection and Privacy Authorities Roundtable，下稱圓桌會議），並發布「G7 DPAs公報：資料時代的隱私」（G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data，下稱公報）[1]，特別聚焦於人工智慧（AI）技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關（Data Protection and Privacy Authorities, DPAs）組成本次圓桌會議，針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論，涵蓋「基於信任的資料自由流通」（Data Free Flow with Trust, DFFT）、新興技術（Emerging technologies）、跨境執法合作（Enforcement cooperation）等三大議題。 本次公報重申，在資通訊技術主導的社會發展背景下，應以高標準來審視資料隱私，從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色，應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任，同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外，公報亦強調DPAs與歐盟理事會（Council of Europe, CoE）、經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）、亞太隱私機構（Asia Pacific Privacy Authorities, APPA）、全球隱私執行網路（Global Privacy Enforcement Network, GPEN）及全球隱私大會（Global Privacy Assembly, GPA）等國際論壇合作的重要性，並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨，本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》（Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI）[4]、《關於AI與兒童的聲明》（Statement on AI and Children）[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》（Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions）[6]，分別說明重點如下： 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》（Statement on Generative AI）[7]後，本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》，旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用，這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外，本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造（Deepfake）技術及假訊息擴散，進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量，本聲明提出以下原則，納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]： 1. 以人為本的方法：G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由，並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用：G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則，並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督：G7 DPAs應從專業視角出發，監督AI的開發與運作，確保其符合負責任的標準，並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應：G7 DPAs應在AI的開發階段（上游）和應用階段（下游）找出問題，並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗：G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗，謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響，G7 DPAs發布本聲明表示，由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限，DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度，並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則，以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南，以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述，當前及潛在侵害的風險包含[11]： 1. 基於AI的決策（AI-based decision making）：因AI運用透明度不足，可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊，以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙（Manipulation and deception）：AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態，促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練（Training of AI models）：蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型，包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料，可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用，有助於最大限度地減少隱私風險，本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解，針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理，總結如下： 1. 去識別化（De-identification）：加拿大擬議《消費者隱私保護法》（Consumer Privacy Protection Act, CPPA）、英國《2018年資料保護法》（Data Protection Act 2018, DPA）及美國《健康保險可攜性及責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA）均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度，加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度；美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者，關於資料去識別化的定性，加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料，然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見，各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化（Pseudonymization）：歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）及英國《一般資料保護規則》（UK GDPR）、日本《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律）均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下，須達到無法直接識別特定個人的程度，但額外資訊應與假名化資料分開存放，並採取相應技術與組織措施，以確保無法重新識別特定個人，因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序，日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號，歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序，但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化（Anonymization）：歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人，惟可識別性的門檻存在些微差異，如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式；日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者，上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料，但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》，彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖，強調在AI技術蓬勃發展的背景下，隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時，我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案，展現對AI治理的高度重視，融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維，針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則，為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外，本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》，揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新，這一領域的監管挑戰日益突顯，也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下，我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案，要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務，並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定，以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後，本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》（G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan）[15]，圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題，並持續推動相關工作。然而，該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」，主要呼籲各國及相關機構持續努力，而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰，並建立更順暢且可信的國際資料流通機制，將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際，我國更應持續關注國際趨勢，結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制，並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
日本醫藥品醫療器材等法修正研析―以醫療應用軟體為中心