印第安那州首席檢察官Greg Zoeller對Wellpoint保險公司提起訴訟標的金額30萬美元之損害賠償訴訟,主張該公司因遲延向首席檢察署及超過32,000萬因個人資料外洩影響所及之客戶通報個資外洩事件,而違反印第安那州通報法〈Indiana notification laws〉中通報及揭露規定〈Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements及Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements〉,依法各得請求15萬美元罰金,此為印第安那州提起之首件違反通報義務之訴訟。
前述法令於2009年7月生效,新法規定個人資料擁有者〈database owners〉負有「通報義務」,其於個資外洩事件發生後,必須在「合理期間」〈within a reasonable period of time〉內,對「潛在受影響之個人」〈both the individuals potentially affected by a data breach〉,以及檢察署通報,惟經調查,該公司未於合理時間內通報前述應通報之對象。
經查該公司於今〈2010〉年2、3月間即發現客戶個資外洩,卻6月18日始通知客戶,檢察署展開調查後認定其遲延通報無正當理由,故代表印地安那州向其提起民事賠償。
前述所指外洩之個人資料包括:提出投保申請者之個人資料內容,諸如「社會安全碼」〈social security number〉、「財務資訊」〈financial information〉、「健康記錄」〈health records〉,因該保險公司網頁之照管者〈siteminder〉未能實行安全防護,使盜竊身分之人〈identity thief〉得以改變統一資源定址器〈URL〉而窺見申請者的個人資訊。
除印第安那州客戶外,該保險公司因客戶個資外洩亦使其他州投保申請者資訊曝露,包括:美國加州、科羅拉多、康乃迪克、肯特基、密蘇里、內華達、新罕布夏、俄亥俄及威思康辛等九個州,約有47萬個客戶可能因此受影響。
世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟: 1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。 2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。 3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。
美國通過《非自願私密影像移除法》 以遏止利用AI深偽技術之性犯罪2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》(Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act),該法散播未經同意之親密影像,如深偽色情(deepfake porn)和報復性色情(revenge porn)視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像(Non-Consensual Intimate Image, NCII)所造成的傷害一直無法被有效處理,AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法,但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大,受害者亦難以在第一時間快速將影像移除,導致二次創傷。 為解決前述問題,共和黨與民主黨展現高度共識,眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對,壓倒性通過《非自願私密影像移除法》,並於同年5月19日獲川普總統簽署生效,此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》,任何人若透過互動式電腦服務(interactive computer service)故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像(Authentic intimate visual depictions)或數位偽造影像(Digital forgeries)兩種情形,後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧,或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像,包括改編、修改、操弄或變造真實影像,且從整體上來看,一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台(covered platforms)應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式,且該服務主要是提供一個平台,讓用戶得以分享其自行產製之內容(user-generated content),如訊息、影像、音訊、遊戲等;若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像,亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內,建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後,應於48小時內移除該影像,並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範,會被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)所定義之「不公平或欺騙性商業行為」,並適用該法的相關處罰機制,例如民事懲罰(civil penalty)等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)作為執法單位,然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力,FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑;亦有論者擔憂這項機制被濫用,恐成為政府打壓言論自由的政治工具,川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外,《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款,任何人都可要求平台刪除影像內容,加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查,形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法,反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而,該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗,能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。
建立G2B2C電子公文交換法制 日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」