近年隨基因檢測技術成熟及成本下降的影響,基於醫療診斷或照護目的,而對於血液、其他體液、細胞或DNA所進行之基因檢測行為已有逐漸增多的趨勢,惟基因資訊使用本身往往容易觸及倫理、道德或法律層面的爭議,導致專業醫療人員在實際為檢測時容易產生法規遵循上的困難;因此,若能有明確的程序或標準可供依循,將能大幅增進基因檢測技術的商業運用價值。 1. 有鑑於此,三個英國醫療團體-英國皇家內科醫學院(Royal College of Physicians)、英國皇家病理科醫學院(Royal College of Pathologists)及英國人類遺傳協會(British Society for Human Genetics)於今(2011)年9月聯合公布了一份『診療性基因使用行為的同意及秘密性:基因檢測及基因資訊的分享指引』報告書(Consent and confidentiality in clinical genetic practice:Guidance on genetic testing and sharing genetic information)。該建議書之主要目的即在於指引醫療人員在使用基因資料及樣本時,應如何遵循相關的法律規範,包括1998年資料保護法(the Data Protection Act of 1998)及人類組織法(the Human Tissue Act)等;內容上則涵蓋病患同意、基因醫療行為、家族史與醫療資訊的秘密性,以及當病患所提供之基因樣本可能作為研究用途時,應如何告知等事項。 建議書中特別強調當病患選擇接受基因檢測以獲得更好的診療建議時,基因資訊也開始對病患個人及其家族成員帶來的風險。基此,該報告對基因檢測行為提出三項主要建議:1. 基因檢測所得到的家族史及診斷資訊只有在其他家族成員出現健康照護(healthcare)需求時,才能進行共享,且必須在醫療人員不違反保密義務的前提下進行。2. 醫療人員應當告知病患包括基因調查對其近親屬的潛在好處、部分基因訊息可能會提供給家族親屬、基因檢測可能會得到不確定或非預期的發現、其所提供之樣本及基因資訊將如何被運用,以及該樣本若對於該類型之檢測具有相當重要性時,其檢測結果可能會被收錄於國家資料庫以作為未來醫療研究之用。3. 由於醫療干預行為可能會導致基因診斷(genetic diagnoses)結果的改變,所以應該由病患本人或專業醫師直接告知其親屬,此誤差所可能導致的遺傳風險(例如血友病患者的基因診斷結果發生誤差,可能導致其近親屬生下患有血友病的下一代)。 目前基因檢測技術雖已趨向商業化及普及化發展,但由於基因訊息一般被界定為個人隱私資訊,因此在使用、分享及儲存上有相當之限制規範,並造成醫療人員遵循上的難度。而英國皇家內科醫學院等三個醫療團體所公佈的這份指引建議書,在內容上聚焦於告知病患的程序及病患的同意,同時擬定明確的流程圖及同意表格供各醫療人員參考使用,相信對於未來英國基因檢測技術的普及化會有相當正面之幫助。
歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》,有助於環境保護與防止噪音危害歐盟航空安全局(European Union Aviation Safety Agency, EASA)於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」(Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category),適用於各式各樣的無人機設計,包括多旋翼機(multicopters)、固定翼航空器(fixed-wing aircraft)、直升機與動力起降航空器(powered-lift aircraft)等。 該指南旨在提供低度與中度風險(Low and Medium Risk)特定類別無人機運行時,具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學(psychoacoustics),即有關人類對於無人機聲音的感知,設計為提供可重複且準確量測噪音,可量測最大起飛重量(Maximum Take-Off Weight, MTOM)小於600公斤的無人機,以落實歐盟環境保護的高度水準,並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別(specific category)包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制(bird control)、測繪服務(mapping services)、空中監視(aerial surveillance)等活動。 此份指南雖不具強制性,亦非無人機認證規範,然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題,各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商,使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時,無人機製造商、營運商或噪音量測組織,亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外,可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA,以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫(online public repository)。
因應巨量資料(Big Data)與開放資料(Open Data)的發展與科技應用,美國國會提出「資料仲介商有責與透明法草案」(Data Broker Accountability and Transparency Act)美國國會議員Markey與Rockefeller於2014年2月提出S. 2025:「資料仲介商有責與透明法草案」(Data Broker Accountability and Transparency Act),以促進對於消費者保護,與資料仲介產業發展間的平衡。該草案預將授權「美國聯邦貿易委員會」與各州據以監督與執行。 該草案對「資料仲介商」(以下簡稱Data Broker)加以定義為係以銷售、提供第三方近用為目的,而蒐集、組合或維護非其客戶或員工之個人相關資料的商業實體;更進一步的禁止Data Broker以假造、虛構、詐欺性的陳述或聲明的方式(包括提供明知或應知悉為偽造、假造、虛構、或詐欺性陳述或聲明的文件予以他人),自資料當事人取得或使其揭露個人相關資料。 該草案亦要求Data Broker建置及提供相關程序、方式與管道,以供資料當事人進行下列事項: 1.檢視與確認其個人相關資料(除非為辨識個人為目的的姓名或住址)正確性(但有其他排除規定)。 2.更正「公共紀錄資訊」(Public Record Information)與「非公共資訊」(Non-public Information) 3.表達其個人相關資料被使用的時機與偏好。例如在符合一定條件下,資料當事人得以「選擇退出」(Opt Out)其資料被Data Broker蒐集或以行銷為目的而販售。 於此同時,加州參議院亦已於2014年5月通過S.B. 1348:Data Brokers的草案,該草案要求資料當事人擁有檢視Data Broker所持有的資料,並得要求其於刪除提出後10天內永久刪除;當資料一經刪除,該Data Broker不得再行轉發或是將其資料販售給第三人。加州參議院並提案,該法案通過後將涵蓋適用至2015年1月1日所蒐集的資料,且個人於Data Broker每次違反時得提出$1,000美元的損害賠償訴訟(律師費外加)。雖然該草案受到隱私權保護團體的支持,卻受到加州商會(California Chamber of Commerce)與直銷聯盟(Direct Marketing Association)的反對。加州在Data Broker的立法規範上是否能超前聯邦的進度,讓我們拭目以待吧。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。