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。
歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究歐盟執委會(The EU Commission)於2022年2月3日發布了一項研究,其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考,以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中,認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性,因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動,歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究,首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法,從而產生了資料流可視化工具,用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會: 一、繪製和估計歐盟27個成員國(即歐盟內部資料流)和冰島、挪威、瑞士和英國(即歐盟外資料流)的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業,而德國的資料流入量最大。該報告還估計,到2030年,來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一,透過進一步調查資料趨勢,將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。
美國國會《促進美國5G國際領導力法案》美國眾議院於2020年1月8日通過《促進美國5G國際領導力法案(Promoting United States International Leadership in 5G Act)》,指示美國國務卿未來應強化美國5G關鍵基礎設施,並在國際標準組織中爭取5G標準制定的領導地位。該法案象徵美國積極對抗中國大陸在5G網路、網際網路設備及雲端設施的控制,以維護國家安全及5G產業競爭力。目前法案還需由美國參議院通過,並經總統簽署後生效。 法案指出,國際標準制定組織(例如國際電信聯盟,第三代合作夥伴計劃3GPP和5G基礎設施協會、5GPPP公私聯盟協會)採用的標準,對於全球經濟及確保網路技術的全球連接至關重要。5G技術標準能帶來更高的智財權收入及技術出口,對未來全球無線通訊技術及標準制定產生強大影響力。中國大陸政府近來鼓勵民間企業在國際5G標準組織中發揮更大作用,企業積極參與並主導5G國際標準制定,試圖重組全球市場並主導經濟戰略性產業。中國大陸官員在國際標準制定組織中,亦擔任更多主導角色,包括建立夥伴關係、分配全球無線電頻率及衛星軌道,建立資通訊技術的國際技術標準等。中國大陸透過「中國製造2025」及「互聯網+」計畫,企圖在國際標準制定組織中稱霸,為中國大陸企業創造5G技術的不公平競爭優勢。 又為加強美國在5G國際標準制定組織中的領導地位,本法案具體列出美國未來5G技術標準與資通訊安全的三項目標:(1)美國與盟國及合作夥伴,應在第五代及下世代行動通訊系統和基礎設施的國際標準制定組織中,保持參與及主導地位。(2)美國應與盟國及夥伴合作,鼓勵並促進第五代及下世代行動通訊系統及基礎設施,發展安全的供應鏈網路。(3)維持美國與盟國及合作夥伴間電信及網路安全標準,維護美國國家戰略和安全利益。
中國要求互聯網企業隨著消費者擔憂程度提高應加強數據隱私在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為,侵犯消費者隱私情況下,中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護;這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護,中國消費者協會(China Consumers Association, CCA)亦曾示警,中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料,包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。 中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及:「未經消費者同意,會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題,應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」,該協會亦向所有會員機構提出警告,對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。 中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點,然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮,而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律,以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。