歐盟自2009年6月通過並於同年8月生效之「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」(COUNCIL REGULATION (EC) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for a European Research Infrastructure Consortium (ERIC),簡稱第723/2009號規則),其乃希望能促進各會員國間各自分散的研究基礎設施(Research Infrastructures,簡稱RIs)之資源凝聚及共享,讓原本僅為設施設備的RIs整合起來,透過由3個以上歐盟會員國作為某特定ERIC成員之方式,依第723/2009號規則向歐盟執委會提出ERIC設立申請,經執委會同意後,ERIC即可取得獨立法律地位及法律人格,以自己名義獲得、享有或放棄動產、不動產及智慧財產,以及締結契約及作為訴訟當事人,並得豁免無須被課徵加值稅(value added tax)和貨物稅(excise duty)等稅賦。歐盟創設ERIC法律架構之目的,是希望能透過國際合作、彙集國際資源,在歐盟建立起頂尖研發環境,吸引跨國研發活動集中與進駐,利用規模化的大型研究基礎設施導引出世界級研發。
截至目前,由奧地利、比利時、捷克、德國、荷蘭等國作為成員及瑞士作為觀察員所建立之「歐盟健康、老化及退休調查」(The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe,簡稱SHARE),乃是歐盟首次提出申請且正式設立之ERIC。SHARE-ERIC乃一大型的人口老化多國研究資料庫,並已收錄45,000筆以上年齡50歲以上個人之健康、社經地位及社會家庭網絡之跨領域及跨國籍資料,SHARE-ERIC之資料分析除將有助歐盟國家就老化社會之福利系統為規劃,更預期將成為推動其活動及健康老化歐盟創新伙伴試行計畫之重要基石。
除此之外,自2008年起由歐盟撥款500萬歐元籌備成立之「生物銀行及生物分子資源研究基礎機構」(Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure,簡稱BBMRI),從2008年至今(2011)年1月底3年籌備期間,已募得30個以上國家之53個會員聯盟以及280個聯繫組織(大部分為生物銀行),預計將建立成為最大的泛歐生物銀行,病患及歐盟人口之樣本與資料之介面,以及頂尖生醫研究之介面,且為了要BBMRI-ERIC,BBMRI指導委員會業已擬定「BBMRI-ERIC備忘錄」提供予有興趣之會員國家簽署,希望能在今年底前成立BBMRI-ERIC。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2018年10月24日公告針對臉書公司(Facebook Ireland Ltd. & Facebook Inc.)之劍橋分析(Cambridge Analytica)個資外洩事件,依據英國資料保護法(Data Protection Act 1998)第55A條之規範,裁罰臉書公司50萬英鎊之罰鍰。 自2018年3月劍橋分析違法取得與使用臉書個資事件爆發以來,估計約有8700萬筆臉書上的個人資料遭到違法使用,引起全球對於網路個資保護的重視。在遭到違法取得與使用的個資當中,也包含了歐盟以及英國臉書使用者的個資,因此英國ICO有權對此事件展開調查並對臉書公司進行裁罰。 根據英國ICO的調查,自2007年至2014年間,臉書公司對於其平台上的個資處理(processed)有所不當,違反資料保護法之資料保護原則(Data Protection Principle,DPP),包含未適當處理個人資料(DPP1),以及未採取足夠的技術與作為防止未經授權或違法使用個資(DPP7),致使劍橋分析得以透過臉書公司提供之API違法取用臉書使用者個資。 由於劍橋分析事件發生時,歐盟GDPR(General Data Protection Regulation)尚未正式上路,因此英國ICO依據事件發生時之法律,亦即基於歐盟資料保護指令(Directive 95/46/EC)所訂定之英國資料保護法,裁處臉書公司50萬英鎊的罰款;若依據基於GDPR之新版英國資料保護法(Data Protection Act 2018),臉書公司將可被裁處最高1700萬英鎊或年度全球營業額4%之罰款。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
日本循環經濟夥伴強化產官合作,攜手實現循環經濟日本經濟團體聯合會、環境省、經濟產業省於2021年3月設立「循環經濟夥伴」(JAPAN PARTNERSHIP FOR CIRCULAR ECONOMY,J4CE),其係為實現循環經濟(CE),而有賴政府、民間企業、國際機構等相關組織,建立劃時代的產官合作平台。 J4CE已成立一年,此段期間已進行三次產官間之對話,如於2021年12月21日係針對「實現循環經濟所新增之成本為何?」、「如何解決所生之成本?」為主題,提出促進循環經濟值幾個值得注意之企業事例。 例如:「新的商業模式」中,由損害保險日本興亞公司與Second Harvest Japan公司共同合作,當食品運送過程中發生事故,該食品被判定失去市場價值時,能將其捐贈給Second Harvest Japan公司,其捐贈花費之費用或損失,將由損害興亞公司負責給付其保險金,而Second Harvest Japan公司則將捐贈之食品提供給生活困窮家庭,其作法將有助社會支援、減少食品浪費;另有Panasonic等電器公司提供「照明」服務,但非燈泡的所有權出賣,而是以繳納使用費方式,提供LED燈給企業經營者,並提供相關修繕、動產綜合保險等服務,已達到省電效果、降低能源成本等。 而在2022年2月17日第3次產官對話中主要以「循環經濟的投資者觀點與資訊公開方法」為主題,為因應氣候變遷經濟產業省設立TCFD制度已受到企業經營者的高度關注,因此也期待J4CE在循環經濟中也能有相同作用。 然截至今日最大難題還是在於當使用再生資源應如何將同質材料作為資源來運用較為棘手,J4CE目前除了對研究開發給予支援外,亦考慮增加補助金及放寬其限制等方式進行。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》,以強化公部門之AI風險管理2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)