美國聯邦法官指出藥用基改作物之種植應予嚴格管理
美國聯邦法院最近判決美國聯邦官員在 2001 年及 2003 年，允許四家企業在夏威夷種植基改作物以生產試驗用藥的行為，違反環境法規。該許可內容涉及許可在夏威夷州 Kauai, Maui, Molokai and Oahu 種植玉米或甘蔗。
本案法官 Michael Seabright 判決中特別指出，鑑於夏威夷州乃是許多瀕臨絕種或受到絕種威脅的生物的棲地－該州計有 329 種罕見生物，占全美瀕臨絕種生物及受到絕種威脅生物種類之四分之一，而美國農業部動植物健康檢疫服務（ Department of Agriculture's Animal and Plant Health Inspection Service ）在許可種植基改作物前，竟未先進行初步的環境檢視（ preliminary environmental reviews ），很明顯地已違反該機關依據瀕臨絕種生物法（ Endangered Species Act ）及國家環境政策法（ National Environmental Policy Act ）所應盡之義務。
本案原告 EarthJustice 認為，本案是第一件聯法院就 biofarming 所做之判決。所謂 biopharming 係指研究人員利用基改技術將植物用來作為生產藥品、抗體、疫苗等生技藥物的生物反應器（ bioreactors ）。由於植物可以大量栽種，因而若 biopharming 技術可行，將可有效解決生技藥物供給短缺的問題，嘉惠更多的病患，因而， biopharming 被視為未來可能顛覆傳統的藥物生產的一種生技藥物製造方式。目前， biopharming 廣泛使用的植物包括玉米、煙草等。
biopharming 的構想可以較低的成本解決部分生技藥物生產的問題，但其構想看似極具吸引力，不過發展 biopharming 並非毫無挑戰，尤其是如何就藥用基改植物予以隔離管理，避免基因污染。反對者一般主張，藥用基改植物 並未通過食用安全性測試，並不適合人體食用或是當作家畜飼料， 如果栽種藥用基改植物的隔離管理未做好把關，難保這些本應受到嚴格管制的治療性植物進入到食物供應鏈，影響民眾的身體安全。
在民眾健康及環境生態安全的考量下，反對推展 Biopharming 的力量也越來越大，本案即是一個明顯的例子。
從美國「聯邦風險與授權管理計畫」看我國促進政府部門導入雲端運算之策略與機制 科技法律研究所 2013年07月03日 資訊科技的發展，從早期「超級電腦/大型電腦」、近期「個人電腦」，到即將邁入以超大規模數量電腦主機虛擬集結的「雲端運算」時代。雲端運算將電腦集中運用，未來電腦運算設施就像是水、電；資料儲存與應用就像是銀行，只要連上網路就可以使用，不必各自投資發展。因此，「雲端運算」未來將成為每個國家的重要基礎建設。 將雲端運算列為重要的產業發展重心，已是各國的趨勢，而運用雲端運算所帶來的效益，如節省經費、提升效率等，亦為普遍地承認，再加上公部門相較於民間，其擁有較多的經費及資源來進行雲端運算的導入，而藉由公部門導入雲端運算，可以帶動雲端運算產業的發展以及雲端運算應用的普及化。因此，各國均皆致力於促進公部門導入雲端運算。 然而，在雲端運算帶來龐大經濟效益的同時，伴隨而來的，是新的資訊管理議題，雲端安全防護聯盟（Cloud Security Alliance, CSA）提出了雲端運算可能遭遇的九大安全威脅 ： 一、資料外洩（Data Breaches） 二、資料遺失（Data Loss） 三、帳號被駭（Account Hijacking） 四、不安全的APIs程式（Insecure APIs） 五、拒絕服務（Denial of Service） 六、惡意的內部人員（Malicious Insiders） 七、濫用雲端服務（Abuse of Cloud Services） 八、審慎評鑑不足（Insufficient Due Diligence） 九、共享環境議題（Shared Technology Issues） 面對前述的安全威脅，政府部門在考量導入雲端服務時，首先面對的就是要探討如何在導入雲端運算後仍能維持資訊安全的強度，以及政府部門要從何尋找符合其需求的業者。 壹、事件摘要 美國政府在2010年12月發表了25項聯邦IT轉型重點政策，其中一項核心的政策便是「雲優先政策」（cloud first policy）。根據「雲優先政策」，聯邦機構必須在三個月內找出三項轉移到雲端的政府服務，並且要在一年內導入其中一項。 然而，此種新型態的雲端運算服務為聯邦機構帶來資安管理的新挑戰，傳統由各機關分頭洽談所導入資訊系統與應用規格之方法，並實施個別的資訊安全需求與政策的作法，對服務商而言，其所提供的相同服務，在各機關導入時，卻必須將受各個機關的審查，造成各機關投入過多的資源在審查程序上，導致政府資源的浪費，不但耗費時間、審查重複，且無法達到建構妥善操作程序的效果。 2012年6月6日，聯邦政府總務管理局（General Service Administration, GSA）宣布「聯邦風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program,以下稱FedRAMP）開始正式運作，GSA並表示，「FedRAMP」的正式運作，將解決美國政府在雲端產品及服務需求上，因各自導入之標準不一致所導致的系統相容性問題、重複投資浪費，並可降低各政府機關自行進行風險評估及管理相關系統所耗費的人力、金錢成本。預估該計畫可為美國政府節省高達40%的預算及費用，預期效益相當可觀。 「FedRAMP」的目的是要為全國政府機關針對雲端產品與服務的風險評估、授權管理以及持續監控等標準作業規範，建立一套可遵循之依據。未來所有雲端產品的服務提供者，都必須遵守及達到該計畫的標準規範，才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。 貳、重點說明 「聯邦風險與授權管理計畫」主要由預算與管理辦公室（Office of Management and Budget, OMB）負責組織預算與管理；聯邦資訊長（the Federal Chief Information Officer，CIO）負責跨部門的整合；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)負責網際網路的監控與分析；總務管理局(General Services Administration, GSA) 則建立FedRAMP之架構與程序，並成立計畫管理辦公室（ Program Management Office， PMO）負責FedRAMP之操作與管理；以及國家科技研究所(National Institute of Science and Technology, NIST)負責提供技術分析與標準；最後由國防部(Department of Defense, DoD) 、國土安全部、總務管理局，組成共同授權委員會（Joint Authorization Board, JAB），負責對服務提供者的授權與定期檢視。 FedRAMP制度的精神在於「作一次並重複使用」（Do once ,Use Many Times），同一內容的雲端服務，透過FedRAMP，僅須經過一次的評估與授權，即得被多個機關所採用。早期各機關重複檢驗同一廠商的同一服務之安全性，造成資源浪費的問題，將可獲得解決。當其他機關欲採用雲端服務時，可透過FedRAMP，免去再一次的評估與驗證。 FedRAMP主要由第三方評估機構、對服務提供者的評估、以及持續監督與授權等三個部份所構成，簡單介紹如下： 一、第三方評估機構的認證 FedRAMP的特殊之處，在於雲端服務提供者應由通過FedRAMP認證的第三方評估機構（3PAO）來進行審查，而第三方評估機構欲通過認證，除了要符合FedRAMP的需求外，還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等，另外亦同時引進了ISO/IEC17020作為評估機構的資格。其認證程序如下： （一）申請檢視 機構首先必須符合ISO/IEC 17020 檢驗機構的品質與技術能力，並且自行檢視FedRAMP網站上的申請表，自行檢視是否合乎要求，然後決定是否提出申請。 （二）完成要求 機構須分別完成申請表所要求的系統安全計畫（system security plan, SSP）、系統評估計畫（system assessment plan, SAP）、安全評估報告（security assessment report, SAR）。於完成後向計畫管理辦公室提出申請。 （三）審查 在接受申請後，總務管理局會與ISO網路安全專家共同組成「專家審查委員會」（Expert Review Board , ERB），審查該申請。 （四）決議 審查完畢後，FedRAMP計畫管理辦公室（PMO）會檢視ERB的意見，決議是否通過該申請。 於通過申請後，該機構將會被列入FedRAMP官方網站（www.FedRAMP.gov）的第三方評估機構名單，目前為止，陸續已有十五個機構通過共同授權委員會的授權，日後得對雲端服務商進行評估。 二、對雲端服務提供者的評估 在「聯邦風險與授權管理計畫」的機制設計中，政府機關或雲端服務提供者任一方，皆可提出申請（Request）啟動雲端服務的安全性評估（Security Assessment）程序，此程序中共有四個主要階段： （一）提出申請 在申請人將所須文件初步填寫完畢之後，計畫管理辦公室（PMO）即會指派資訊系統安全官（Information Systems Security Officer, ISSO）進行指導，使之得進行安全控制、出具必要文件、並實施安全測試。之後，PMO會與雲端服務提供者簽署協議，並要求相關機關實施對雲端服務系統的安全性測試。 （二）檔案安全控管 雲端服務提供者必須作成系統安全計畫（System Security Plan, SSP），表明安全控制之實施方法，及其相關文件如IT系統永續計畫（IT Contingency Plan）、隱私衝擊調查（Privacy Impact Questionnaire），並送交ISSO進行審查，再由雲端服務提供者就對審查意見予以回覆之後，由ISSO將案件送至共同授權委員會（Joint Authorization Board, JAB）進行審查，以確認所提交的SSP安全措施符合雲端系統所需。 （三）進行安全測試 服務提供者與第三方評估機構（Third Party Assessment Organization, 3PAO）簽約，且由PMO約集雲端服務提供者與3PAO，確認雙方對於安全測試實施的期待與時程，再由3PAO獨立進行該雲端系統測試，並完成安全評估報告（Security Assessment Report, SAR），闡述評估結果並確認所暴露的風險。雲端服務提供者針對此評估結果，作成行動與查核點報告（Plan of Action & Milestones (POA&M)），以提出矯正弱點與殘餘風險（residual risks）的措施、資源與時程規劃。 雲端服務提供者再將前述SAR與POA&M提交予PMO，由JAB決定是否接受該弱點及其修正計畫，或者提出修正建議。倘若JAB可接受該弱點及其他因應措施，則由ISSO通知雲端服務提供者即將進入安全評估的最後階段。 （四）完成安全評估 雲端服務提供者將所有安全控制相關文件彙成單一的安全評估方案，並提出證明將確實執行其安全控制措施。由JAB檢視此方案，並作出最終決定是否授予「附條件之授權」（Provisional Authorization）。得到此授權的雲端服務提供者名單，將會被列在FedRAMP官方網站上。倘若雲端服務提供者未獲得此授權，PMO會指導如何進行重新申請。 三、持續的評估與授權 持續的評估與授權（ongoing Assessment and Authorization, A&A）通常也被稱為持續監控（Continuous Monitoring），在FedRAMP中第三個也是最後一個流程，透過持續的評估與授權機制，來確保雲端服務提供者持續的安全性授權。其中包含了三個主要層面： （一）操作的能見度 操作能見度的目標，是藉由自動化的方式來減少政府機構在監督作業上的行政耗費。亦即雲端服務提供者透過自動化的資料提供、定期提交具體控制的證據文件、以及年度自我認證報告等安全控制措施來說明操作的能見度，而不必政府機構另行要求。 （二）變更控制程序 雲端服務提供者更新她們的系統是常有的事，此處的變更控制程序並非針對例行性的維修或變更，而是要求若有發生影響臨時性授權或的顯著變更時，服務提供者必須提供此種具衝擊性變更的有效資訊，使FedRAMP得以評估此變更的影響與衝擊。 （三）事件回應 事件回應方面聚焦於新風險和漏洞的因應，服務提供者在發現影響授權的新風險或漏洞時，應向機構說明其針對保持系統安全的因應對策與作法。 參、事件評析 在各國紛紛投入雲端運算的推動熱潮中，我國也不能在此項產業推動中缺席。2010年4月，行政院科技顧問組（現已改組為行政院科技會報）責成經濟部，研擬「雲端運算產業發展方案」；2011年5月，行政院研究發展考核委員會亦公布了「第四階段電子化政府計畫」，在內部運作管理面向，將運用新興雲端運算技術推動以全國性的政府雲端應用服務，減少機關重複開發成本，並達成節能減碳效果。 雲端的安全問題，無論在私人企業或政府部門，均為選擇導入雲端服務的第一要務，「第四階段電子化政府計畫」中亦指出第四階段電子化政府將以雲端資安防護推動為重點，運用雲端運算技術，創新資安服務價值，確保政府資通安全防護。 然而，在服務提供者的安全性方面，我國並沒有像美國FedRAMP計畫般適度地提供服務提供者的安全性保證。對此，我國可借鏡各國的作法，適度的以透過公正第三方機構驗證，來消除雲端服務安全性的疑惑，並推動一個公開的平台，將通過驗證的廠商公布出來，提供公部門甚至私人企業作選擇，不僅可免去同一服務廠商不斷重複驗證的麻煩，亦可削減選擇上的難題，並藉此發展雲端資安技術與推動雲端產業，使我國的雲端環境能夠更臻成熟。
歐盟對於「被遺忘權」公布指導方針與實施準則歐盟資料保護主管機關（European Union Data Protection Authorities, EU DPAs，以下簡稱DPAs）所組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party，以下簡稱WP29） ，於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案（C-131/12）判決結果之指導方針（guideline）。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍，以及各國DPAs受理資料主體（data subject）所提出訴訟之標準。 WP29表示，一如該判決所示，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，才能使資料主體權利受到完整、有效之保護，並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此，儘管搜尋引擎營運者如Google認為，該項指令效力僅限制於歐洲，以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶，所以他們只需要將具爭議的連結，從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調，倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍，對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說，可能將無法全面保護。鑑此，歐洲隱私監管機構（Europe’s privacy regulators）亦於2014年11月26日表示，搜尋引擎營運者如Google公司，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權（right to be forgotten）的範圍，以符合歐洲法院判決的要求結果。 自該判決所確立之資料保護權利主張，以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎，而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結，則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡（approach）；次之，若搜尋引擎營運者不允其要求，資料主體則得轉向各國DPAs，在特定情形下，要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據，經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則（criteria），謹分別列出如下： （一）搜尋結果是否連結至個人資訊，並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱； （二）是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象，以及是否公眾應具有取得前述資料之法益； （三）是否資料主體為少數例子，（意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果） （四）是否資料具正確性； （五）是否資料具關聯性且不過份，並(a)連結至資料主體之工作生活；(b)搜尋結果（the search result）連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊；(c)資料清楚反映為個人意見，或顯然受過驗證為事實。 （六）是否根據資料保護指令第8條，該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰； （七）是否該資料已經過時，或是對於資料處理目的來說，其存在已為冗贅； （八）是否該資料處理已足生對資料主體之偏見，並且對其隱私已具有不對等的負面影響； （九）是否搜尋結果與資料連結，已造成資料主體暴露於危險威脅，例如竊取身分或受到跟蹤； （十）是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容，或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉，或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容； （十一）原有資訊是否以新聞目的為出版，而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎； （十二）資訊之出版者是否具有法律依據或義務，使該個人資料得公諸於世； （十三）是否該資料涉及刑事犯罪，而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世，原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者，為搜尋結果之移除；而較不可能對近期發生、犯行嚴重者，為搜尋結果之移除。 以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量，供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟，以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現