美國的數位服務推動小組18F(Digital service delivery,18F),因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署(General Service Administration,GSA)成立,透過業界與政府合作模式,幫助政府機關改善流程及增進效率,其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式,以達跨部會、機關之整合,並使對公眾的數位服務更便於使用。 18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗,提供了五項服務:(一)就已存的數位規格(digital component)打造訂製化產品(custom products);(二)以創新方式購買科技,使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書(Request For Proposal,RFP)、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼(open source code)以提升專案計畫;(三)替政府建造一安全、可擴展的工具與平台,其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求;(四)協助成為數位化組織,不只是增加組織內部數位化能力,更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變;(五)透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台,提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術,使政府機關能自行複製及使用。 近期知名成果案例發生於加州。在加州,每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件,若使用過時系統產生風險將無法估計,故加州政府、美國衛生與人群服務部(Department of Health and Human Services,DHHS)即利用了前述相關服務,與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月,合作建立新系統不到1年的時間,導入了契約文件之簡化、模組化(modular)契約之合併、敏捷性開發(agile development)、使用者中心之設計及開放源(open source)之實踐。 首先,代寫委外服務建議書,18F於其中展示如何將專案計畫為模組化,亦即別於過往採購的傳統模式,非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統,透過分離的方式,找尋不同開發商以更符合實際需求,亦能避免時間金錢的浪費,降低遲約或違約之風險。再者,聚集可能符合資格的供應商,邀請眾供應商建造以開放源代碼(open source code)方式的原型(prototype)。透過此一過程的激盪,18F從中協助評估所提出的原型、技術等,以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後,為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術,18F示範敏捷軟體開發(agile software development)專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估,且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。 面臨現代化數位服務,在美國,聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式,更能達實際需求,亦為內化之協助,利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例,或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
英國資訊委員辦公室(ICO)發布企業自行檢視是否符合歐盟一般資料保護規則之12步驟英國作為歐洲金融重鎮,不論各行業均有蒐集、處理、利用歐盟會員國公民個人資料之可能,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)作為歐盟資料保護之重要規則,英國企業初步應如何自我檢視組織內是否符合歐盟資料保護標準,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)即扮演重要推手與協助角色。 英國ICO於2017年4月發布企業自行檢視是否符合GDPR之12步驟(Preparing for the General Data Protection Regulation(GDPR)-12 steps to take now),可供了解GDPR的輪廓與思考未來應如何因應: 認知(Awareness):認知GDPR帶來的改變,與未來將發生的問題與風險。 盤點資料種類(Information you hold):盤點目前持有個人資料,了解資料來源與傳輸流向,保留處理資料的紀錄。 檢視外部隱私政策(Communicating privacy information):重新檢視當前公告外部隱私政策,並及時對GDPR的施行擬定因應計畫。 當事人權利(Individuals'rights):檢視資料處理流程,確保已涵蓋GDPR賦予當事人如:告知權、接近權、更正權、刪除權、製給複本權、停止處理權、不受自動決策影響等相關權利。 處理客戶取得資料請求(Subject access requests):GDPR規定不能因為客戶提出取得資料請求而向其收費;限期於1個月內回覆客戶的請求;可對明顯無理或過度的請求加以拒絕或收費;如拒絕客戶請求則限期於1個月內須向其說明理由與救濟途徑等。 處理個人資料須立於合法理由(Lawful basis for processing personal data):可利用文書記錄與更新隱私聲明說明處理個人資料之合法理由。 當事人同意(Consent):重新檢視初時如何查找、紀錄與管理取得個人資料的同意,思考流程是否需要做出任何改變,如無法符合GDPR規定之標準,則須重新取得當事人同意。 未成年人(Children)保護:思考是否需要制定年齡驗證措施;對於未成年人保護,考慮資料處理活動是否需取得其父母或監護人的同意。 資料外洩(Data breaches):有關資料外洩的偵測、報告與調查,確保已制定適當處理流程。 資料保護設計與影響評估(Data Protection by Design and Data Protection Impact Assessments):GDPR使資料保護設計與影響評估明文化。 資料保護專責人員(Data Protection Officers):須指定資料保護專責人員,並思考該專責人員於組織中的角色與定位。 跨境傳輸(International):如執行業務需跨越數個歐盟會員國境域,企業則須衡量資料監管機關為何。
因網路詐欺受騙的銀行儲戶控告銀行美國佛羅里達州一名商人日常透過網路管理其帳戶資金出入,其資金主要是在美國與中南美洲間流動。該名商人發現其銀行帳戶有異常的資金流向拉脫維亞而向警方報案,經調查發現他的電腦被植入名為Coreflood的特洛伊木馬程式,致其銀行帳戶存取密碼被盜用。該名商人認為銀行明知網路上有此種危險而怠於告知客戶,且銀行明知拉脫維亞以網路犯罪猖獗而著稱,對於其帳戶內大筆的異常資金流出亦疏於防範,爰對銀行提起訴訟。據信,本案為銀行儲戶因受網路詐欺而控告其銀行的首例。