從推動體系及法制架構思考我國文化創意產業發展之整合以南韓推動組織與法制架構為例
美國及歐洲都開始引進附加通訊功能的電表（所謂智慧電表）。這一波動向也真正開始影響到日本。日本國內最大家的東京電力公司將於2010年10月開始進行智慧電表的實際驗證研究。 雖然至今只有關西電力公司與九州電力公司有引進智慧電表，但在10年之後，日本大半以上的電表會是智慧電表。 從短期來看，智慧電表就只具有使用電力的遠距抄表跟遠距截斷的功能。但是就只具有這樣的功能是不足以讓眾多目光聚焦的，它所具有的是期待在未來透過電表跟家電機器等所形成的資訊通信網絡。在目前許多企業打算就先透過網路蒐集使用電力的資訊，之後在提供新的附加服務。 這樣的動向不只是發生在電力公司，在瓦斯及自來水業界也正在發生。例如東京瓦斯公司將於2010年度起，開始實驗運作具有無限通訊功能的瓦斯表，快的話在2012年就會正式更換約1000萬台的瓦斯表。東京瓦斯公司還計畫在之後將用於瓦斯表上的通訊系統擴張到自來水表的抄表上。美國企業如IBM公司也積極投入自來水表的「智慧化」。 但是，在實際引進智慧電表時，美國發生了引進智慧電表的住戶的電費急速增加，產生了不少的訴訟，美國德州Oncor電力公司正面對這樣的訴訟，加州的PG＆E公司的顧客也正聲請相關的訴訟。 專家們指出一些會影響電費增加的原因，其中就指出因為引進智慧電表使得「正確測量出電力使用量」這也是因為美國至今所使用的電表太過老舊，無法正確的測量出正確的電力使用量，以致用戶都在付出比實際使用量要少的電費。所以在引進智慧電表測量出正確的電力使用量之後，就產生出「電費增加」的錯覺。 現在美國的電力公司主要把智慧電表用於自動抄表上，這只是利用智慧電表的第一步。若在初始階段無法得到消費者的支持，之後要推廣則會更為困難。使用電力的相關資訊在某種意義上可視為是個人資料的其中一種。隱私權的問題等與消費者保護汲汲相關的議題陸續都會出現。 美國眾議員Edward Markey在眾議院提出了電力公司要將智慧電表所測量的電力使用資訊即時提供給消費者，並有保護該資訊隱私權義務化的法案。在技術面上，有關重視資訊安全的通訊型式的討論亦蓬勃發展起來。
歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則要求進行「網路安全認證機制」歐盟執委會於2019年6月正式通過「歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則(EU Regulation on ENISA and Cyber Security Certification)(Regulation (EU) 2019/881)。規則新增歐盟網路與資訊安全局（European Union Agency for Network and Information Security,ENISA）之職責，負責推行「網路安全認證機制(European cybersecurity certification scheme)」。 網路安全認證機制旨在歐盟層面針對特定產品、服務及流程評估其網路安全。運作模式是將產品或服務進行分類，有不同的評估類型（如自行評估或第三方評估）、網路安全規範（如參考標準或技術規範）、預期的保證等級（如低、中、高），並給予相關之認證。為了呈現網路安全風險的程度，證明書上可以使用三個級別：低、中、高（basic，substantial，high）。若資訊安全事件發生時，對產品、服務及流程造成影響時，廠商應依據其產品或服務之級別採行相對應的因應對策。若被認證為高等級的產品，則表示已經通過最高等級的安全性測試。 廠商之產品或服務被認可後會得到一張認證書，使企業進行跨境交易時，能讓使用者更方便理解產品或服務的安全性，供應商間能在歐盟市場內進行良好的競爭，從而產生更好的產品及性價比。藉由該認證機制所產生的認證書，對於市場方將帶來以下之效益： 一、產品或服務的提供商（包括中小型企業和新創企業）和供應商：藉由該機制獲得歐盟證書，可以在成員國中提升競爭力。 二、公民和最終使用者（例如基礎設施的運營商）：針對日常所需的產品和服務，能做出更明智的購買決策。例如消費者欲購買智慧家具，就可藉由ENISA的網路安全認證網站諮詢該產品網路安全資訊。 三、個人、商業買家、政府：在購買某產品或服務時，可以藉此機制讓產品或服務的資訊透明化，以做出更好的抉擇。
落實完善數位資料管理機制，有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制， 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來，科技快速發展，AI(人工智慧)等技術日新月異，在公私部門的應用日益廣泛，而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出，隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功，更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1]，與此同時，AI歧視及資料外洩等問題，亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展，根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力：下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出，預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中，45%受訪者認為ChatGPT問世，增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險，僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料，將可能複製人類偏見，造成AI歧視問題，而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時，亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先，關於AI歧視問題，以金融領域為例，近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時，如決定是否能取得貸款，應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4]，同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料，本身存有偏見問題，則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款，在無形之中加劇，甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次，關於資料外洩問題，資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下，ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄，若帳戶被盜，則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間，在亞太地區有近41000個帳戶被盜，而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜，甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時，ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外，甚至發生個人資料外洩問題，即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件，付款地址，信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題，應透過落實完善數位資料治理與管理機制，以降低問題發生的風險。首先，在收集訓練資料時，為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料，應建立資料評估或審查機制，減少或避免使用有潛在歧視問題的資料，以確保分析結果之精確性。 其次，不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等，均應落實嚴謹的資料保密措施，避免資料外洩，如必須對於資料進行標示或分類，並依照不同標示或分類，評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換，以無法直接開啟的檔案格式進行留存，縱使未來可能不慎發生資料外洩，任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時，亦應採取適當加密傳送機制，避免遭他人竊取，盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善，於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範（Essential Data Governance and Management System，簡稱EDGS）」，完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護，以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制，故對於不同公私部門的AI相關資料，均可參考EDGS，建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
日本《研究資料基盤整備與國際化戰略》報告書日本因應各先進國家近年於開放科學概念下，政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢，內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書，並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題，擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下，內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組（研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ）」，持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題，在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》（研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略）報告書，形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動，區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前，正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統（NII Research Data Cloud, RDC），針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度，建構詮釋資料（metadata）之集中檢索體系，並建立與歐洲開放科學雲（EOSC）之連結；中長期目標則規劃至2025年前，持續調適運用RDC，正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度，確立共享與非公開型研究資料之管理框架，蒐整管理資料運用現況之相關資訊，並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。