澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner,OAIC)在2019年11月發布的「2018-2019年度健康數位資料報告」(Annual Report of the Australian Information Commissioner’s activities in relation to digital health 2018–19),主要說明澳洲政府實施「選擇退出機制」(opt-out)後,對「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)(下稱系統)發生的影響,以及有將近1成的國民大量選擇退出系統,造成系統的醫療健康資料統計困難之檢討。 OAIC認為會發生國民大量選擇退出系統的原因,主要是不信任政府對系統資料保護及不清楚系統使用功能有關,因此提出年度報告,內容如下: 一、改善民眾對醫療資料保護的不信任,例如對醫療業者,開發保護病患隱私的指導教材,防止、外洩即時處理的能力。 二、加強宣傳,例如開發線上資源、影音等,讓民眾在使用系統時能有更清楚認識,且對選擇退出有更明確的認知。 三、改進系統設計,讓民眾能更清楚的看見使用說明,也能隨時掌握在系統上的資訊、設置警報提醒來防止他人侵入、也增加取消功能使資料達到永久刪除的效果。 建置該系統之目的,是因為國家有蒐集與使用國民的醫療健康資料需求,國民也能使用系統查看醫療紀錄、藥物過敏紀錄、曾使用與正在使用的藥物、血液檢查等;醫療人員也能透過醫療資料之電子化,減少重複及不必要的醫療檢查、對症下藥、避免因過敏引起的反應等,將醫療資源做有效的運用。 系統建置是依據「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012)第三章第一節註冊規定,要將國民的醫療健康資料納入系統,但不願意加入者,得選擇退出系統。而澳洲政府依據此法訂定選擇退出機制,2018年7月正式實施,要求全民強制加入系統,同時開放選擇退出機制,讓不願意加入系統的國民能選擇退出系統;選擇退出機制截止日期原先在2018年10月中旬,但在國民大量反應下,澳洲政府決定延至2019年1月底;在選擇退出機制的實施截止後,OAIC在2019年11月對選擇退出機制做出檢討報告,期望能透過檢討報告提出的建議來增強民眾對系統的信任與促進系統使用率。
日本發布以人為本AI社會原則日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議,並於2019年3月29日發布AI戰略,其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則),希冀藉有效安全的活用AI,推動「AI-Ready 社會」,以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。 為構築妥善應用人工智慧的社會,AI社會原則主張應尊重之價值理念如下: (一) 尊重人類尊嚴的社會:AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會(Diversity & Inclusion):開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會(Sustainability):透過AI強化科技,以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。 而AI社會原則核心內容為: (一) 以人為本:AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識(literacy)教育:提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私:個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保:把握風險與利益間之平衡,從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保:防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新:人才與研究皆須國際多樣化,並且建構產官學研AI合作平台。
預先擬定的事故應變計畫可降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制