本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟法院於2018年6月5日對德國行政法院依歐盟運作條約第267條(267 AEUV),就歐盟個人資料保護指令(95/46/EC)第2、4條之解釋適用,提起的先訴裁判申請做出先訴判決。判決提及利用臉書(Face Book)平台經營粉絲專頁,並獲取臉書相關服務的管理者,同樣負有保護用戶資料隱私的責任。此將影響眾多的粉絲專頁,判決指出不僅臉書,連粉絲專頁的管理員都有保護訪客資料安全的責任。 由於臉書粉絲專業的經營者,並未保存其粉絲的相關資料,既不經手資料處理,更無力影響資料如何呈現,因此主張資料處理的責任應該在於臉書身上,處罰對象也應該是臉書。判決理由指出,臉書作為粉絲專頁相關個人資料的控制者(data controller)應負相關責任並無疑問,但歐盟地區粉絲專業的管理者,應該和臉書一樣,作為資料處理的共同責任者。蓋管理者係運用臉書提供的設定參數,將粉絲專頁的近用者資料蒐集處理,應該負共同責任。因此歐盟法院判決,利用臉書平台經營粉絲專頁,並獲取臉書相關服務的管理者(administrator),並不能免於個資保護法律的法遵義務。 另外依據德國聯邦資料保護與資訊安全委員會(BFDI)意見,認為雖然判決是基於一般資料保護規則(GDPR)生效之前就已經存在的法律,但法院所確定的共同責任原則也適用於新的法律。BFDI特別建議公共機構以歐盟判決為契機,審查公共機構粉絲頁面的合法性與是否遵守法律規定,並在必要時說服Facebook調整資料保護。
歐盟電信法規改革案將於2008年09月完成最終投票對於歐盟執委會(European Commission)所提出的「歐盟電信法規改革案」,歐洲議會(European Parliament)下之歐盟產業、研究暨能源委員會(Industry, Research and Energy Committee ,ITRE)及內部市場消費者保護委員會(Internal Market and Consumer Protection Committee ,IMCO)已於2008年7月9日對相關議題進行投票,此兩委員會之投票對於該案內容之修整具有重大意義,惟須至9月3日歐洲議會完成全員的最終投票,屆時始揭曉此改革案內容之全貌。 由於歐洲目前具有支配力的通訊公司仍支配主要通訊市場,市場競爭面臨瓶頸,消費者的選擇也隨之下降;此外,各國間欠缺一致性規範,阻礙跨國經營及泛歐普及服務,業者亦無法面對來自歐洲外的競爭勢力,因此本改革案旨在建構通訊無國界之歐洲單一市場,歐盟執委會提出建議的主要內容包括:(一)通信費率及合約透明化,使消費者能充分選擇,縱使在一日間亦得自由轉換服務,也能在不同地點依較便宜價格選擇通訊業者,;(二)為促進競爭,對於具市場支配力量之業者,得採取「功能分離」(functional separation)措施,即將網路基礎設施與提供服務兩者分離;(三)利用新的通訊裝備來阻擋垃圾郵件及電腦病毒;(四)增加對網路基礎設施的投資,擴大能利用寬頻的區域,尤其是加強農業區域的通訊建設;(五)設置歐洲獨立的通訊管制機關,以強化各國通訊管制機構的合作。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(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。
美國參議院通過「寬頻資料促進法」2008年10月,美國參議院通過「寬頻資料促進法」(Broadband Data Improvement Act),由總統簽署後施行。此新法賦予機關提升寬頻有關資料正確性的義務,以精確的資料作為相關政策制定時之衡量基準。美國政府認知,必須架構最完善的寬頻網路基礎,方能保持美國在科技領域的世界領先地位,因此聯邦政府有責任持續拓展寬頻接取網絡,並著手佈建次世代寬頻技術。而此前提,在於取得精確資料供後續施政依循。 以往美國聯邦通訊委員會(FCC)蒐集寬頻相關資料的方式,常被批評不合時宜,2008年3月FCC主動改善其蒐集資料的方式,要求寬頻業者必須透過地域性人口調查方式,提供使用者人數、速度、及技術類型等資料。此新法更要求FCC表列出欠缺寬頻設施的地區,兼調查該等地區人口及收入水準,而改善寬頻接取的情形,為加速佈建寬頻環境的第一步。 除此以外,新法的要求尚包括:1、美國商業部及其他機關應促進所蒐集相關資料的正確性,以擬定較妥適政策來提升寬頻技術架構;2、FCC針對寬頻佈建展開年度例行調查,以五碼郵遞區為一地理單位,列出尚未有寬頻的地區。並依據未有寬頻服務地域的人口數據,劃定可提供最多連線且傳輸高畫質影像的寬頻服務層級。此外,研究其他25個國家與美國寬頻服務的異同點;3、美國國勢調查局(Census Bureau)應持續調查社區居民是否擁有電腦,採取撥接或寬頻連線;4、設置補助金來促進網路普及。 惟有評論家指出,該法雖立意甚佳,但直至下個會計年度通過配套法案前,政府根本沒有足夠預算可執行此法律,該法可能只是政策測溫,並無太大實質效益。