美司法部於2008年介入Google與Yahoo網站上進行的搜尋動作提供相關廣告的合作案後,再次針對Google公司的網路版圖擴張動作,是否造成阻礙公平競爭採取調查行動,這次的目標是Google與書籍作者與出版商之間的圖書、文章數位化和解協議。
事實上Google 去年已與美國書籍作者與出版協會取得和解共識,前者願支付 1.25 億美元和解金,後者則撤銷其違反著作權的指控。但「無主」(orphan)的著作物,像是絕版書或不明著作的書籍作者必須在5月5日最後期限前選擇退出Google的計畫,否則就會被納入和解案。
不過,有七位作者上周向法院要求把5月5日截止期限再延長四個月,理由之一是提議的和解案太複雜。為讓Google有更多的時間,與其它作者商議和解協議,美國紐約聯邦法庭已將和解的期限延至 9 月4 日。Google表示會再花六十天的時間找到作者,並說服他們就Google線上書籍搜尋服務一案達成和解。如果Google的和解計畫順利完成,在其「Google Book Search service」搜尋服務中,將可找到數百萬件的作品。
2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下: 公部門資料應用效益:部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享,或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用,必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意:確保各方對於「同意」(Consent)之理解,以弭平差異,同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰:應用語音生物辨識(voice biometrics)、臉部辨識技術(facial recognition technology, FRT)等,需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析(Data analytics):以符合資料保護的方式進行資料分析,處理特殊類別資料的適法性,評估處理過程中的風險,並檢查可能用於資料分析的資料來源,確保符合目的之應用。 未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。
美伊利諾最高法院判決:醫療服務提供者例外不受生物資訊隱私法保護美國伊利諾州伊利諾最高法院(Illinois Supreme Court)於2023年11月30日對Mosby v. The Ingalls Memorial Hospital et al.案做出判決:認定符合聯邦法規健康保險流通與責任法(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA)規定,基於「治療、付款或健康照護運作」之前提下,除病患外即使是醫療服務提供者的生物識別資訊被蒐集、利用或揭露,同樣不受伊利諾州生物資訊隱私法(Biometric Information Privacy Act, BIPA)的保護。 伊利諾州現行以BIPA對蒐集或保留任何個人的生物識別資訊(如虹膜、聲紋、指紋或生物樣本等)做了較為嚴格的限制,原則上這些資訊不能在未經當事人同意的情況下被蒐集、利用或揭露。除非是1.由醫療保健機構從患者身上蒐集的生物識別資訊;或2.根據HIPAA規定,基於進行治療、付款或健康照護運作的前提來蒐集、使用或儲存的生物識別資訊,才可例外免經當事人同意(biometric identifiers do not include information captured from a patient in a health care setting or information collected, used, or stored for health care treatment, payment, or operations under the federal HIPAA.)。然而,基於進行治療、付款或健康照護運作的前提,資料主體除接受治療或健康照護的病患外,是否涵蓋醫療服務提供者(如醫護人員),則有疑義。 本案因醫院的護理人員認為醫療院所未經同意,使用帶有指紋掃描功能的藥品櫃,來蒐集、使用或儲存了他們的生物識別資訊,因此提起訴訟。伊利諾州的地方法院和巡迴上訴法院於本案均支持原告提出的主張。然而,伊利諾州最高法院審理時則透過文義解釋以及條文結構分析之方式,認為立法者係有意於例外規定中重複使用「資訊」一詞,兩次「資訊」之內涵應有不同。故前段的資訊係指患者的資訊,而後段的資訊來源則應包含了醫療照護提供者,方符合立法者真意。 生物識別資訊風險較高,過去被認為需要取得當事人積極同意授權;於本案中伊利諾州最高法院權衡認為基於「治療、付款或健康照護運作」情境下,如本案情形係用來確保醫藥品被正確分配給需要的患者,因此對患者以外的醫療人員隱私權做出限制符合例外規定。本案揭示了個資隱私得為合理利用的情境之一,然而HIPAA對於資料傳輸較寬鬆的規範會否又與資料保護的趨勢有所違背,仍須持續關注相關案例發展。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國發布《資料主體近用權指引》說明資料近用權法遵重點及實例解析英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》(Guidance of Right of access),針對資料主體行使資料近用權之請求(Data Subject Access Request, DSAR),受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式,以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針,並進行實例說明解析,以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。 英國「個人資料保護法」(The Data Protection Act 2018)依據歐盟「一般資料保護規則」(GDPR)於2018年重新修訂,其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利,進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求,並確實履行其在法規上所要求的保護義務,主要分為三點: 在資料主體確認其資料近用權所欲請求的範圍之前,受請求之機構依法應回覆時限應予以暫停,以利受請求之機構能有更充裕完整的時間釐清及回應資料主體之近用權請求。 為了避免受請求之機構耗費大量時間判斷何謂「明顯過度之請求」(manifestly excessive request),該指引提供相關定義說明及判別標準。 針對「明顯過度之請求」收取處理費用所包含的項目,例如受請求之機構處理請求所增加人力行政成本,在受請求之機構收取處理費用時可將其納入斟酌。