智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下)

刊登期別
第15卷,第11期,2003年11月
 

※ 智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=304&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/10)
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歐盟針對個人資料傳輸第三國之規範提出參考指引

  歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, 下稱EDPS)於2014年7月14日,針對利用雲端運算以及行動設備,將個人資料從歐盟境內傳輸至非歐盟國家之部分,提出意見書作為參考指引。EDPS通常會針對雲端業者在從事商業服務時,進行監督審查,當個人資料透過雲端運算服務進行傳輸或處理時,會由EDPS先行確認,以確保該傳輸是否符合歐盟之個人資料保護指令(Directive 95/46/EC)與規則(Regulation (EC) No 45/2001)之規範。   有鑑於跨境合作或使用傳輸服務等需求,歐盟境內將個人資料傳輸至第三國或國際組織之情形日益劇增,此參考指引之主要目的在於詳加解釋歐盟資料保護規則(Regulation (EC) No 45/2001)中關於國際間個人資料傳輸之規定以及應該如何適用。   首先,該指引針對何謂個人資料傳輸以及歐盟資料保護規則第9條之範圍做出說明,後續則分別就適當保護之意涵,以及由歐盟執委會基於規則第9.5條之規定依權限得決定第三國是否已達適當保護標準之國家等部分加以論述。最後,該指引則提供確認表,在資料傳輸前應經過一定的確認流程,包括確認資料接收的國家或組織是否已有適當的保護層級,若無,則是否尚有其他資料可證明。如上述皆無法證明,則應考慮是否有例外情況,例如:取得資料所有人同意得進行傳輸、資料所有人與資料控管者因契約約定同意傳輸、資料控管者與第三人因契約約定,基於資料所有人之利益而傳輸、基於重要公益事由或其他法律上之事項必要傳輸、基於保護資料所有人之重要利益而傳輸、基於資料提供於大眾而傳輸等。倘缺乏以上例外情形,則可考慮資料控管者是否得援引自己已經具備適當的安全機制而可進行資料傳輸。最後,如無任何安全之保護,則資料將無法進行傳輸至第三國。   綜上,歐盟針對資料傳輸予第三國之部分做出更詳細之說明作為參考指引,使資料之傳輸與流通更有明確的規範方向,其後續適用之成效為何應可持續觀察。

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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。

歐盟個資保護委員會大致認定南韓個資保護法具適足性認定,但須進一步評估

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