雲端運算具有降低資訊營運成本、資料集中化管理等正面效益,因此,許多事業紛紛選擇將資料轉而儲存至雲端運算設備。
事業會評估多項因素做為選擇雲端運算廠商之依據,這些因素包含資料隱私防護程度、權限控管功能等。為提供事業更有效率及精準地選擇雲端運算廠商,紐西蘭個人資料隱私主管機關(Privacy Commissioner)特別諮詢及訪談了當地使用雲端運算的企業及政府單位,彙整其所提供之經驗與意見後,撰寫檢視雲端運算廠商之指導原則。該原則不僅著重於協助中小企業如何有效管理上傳及儲存於雲端運算或其他委外設備儀器資料之隱私及安全性,另還發展出10項檢視要點,提供企業做為選擇評估之自我檢視工具。
10項檢視要點分別為:(1)評估事業所能承受之風險等級與擁有之資源,選擇相對應的雲端運算供應商與類型;(2)確認所上傳至雲端運算之資料對於當事人隱私之重要程度;(3)確認事業所需承擔之所有責任;(4)資料傳輸過程與儲存位址之安全維護措施;(5)確認雲端運算供應商條件是否符合資格;(6)確認與雲端運算供應商所簽合約之涵蓋範圍及條件保障;(7)對資料提供者踐行告知義務並建立完善之回應機制;(8)了解資料儲存城市或地點,並確認該地區所提供之隱私保護制度與侵害申訴管道;(9)資料使用及接觸之人員權限管理;(10)雲端運算供應商服務契約終止後資料之處理及提供方式。
紐西蘭個人資料隱私主管機關相信,事業必須確保傳輸至雲端運算資料之隱私及安全能受到一定程度之保護,才能避免其商譽及信譽受到損害。
英國衛生部(Department of Health and Social Care)於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則(Code on genetic testing and insurance-A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance),該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定,旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」(Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance)文件,並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。 準則中列出八項承諾,此八項承諾為ABI代表其成員議定: 承諾一:保險業者(Insurers)會公平對待要保人(applicants)。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測;若要保人已進行預測性基因檢測,保險業者亦不會對其作出差別待遇,除非有如下之情況。 承諾二:列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單,保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果: 人壽保險-500,000英鎊 /人。 重大疾病險-300,000英鎊 /人。 收入保障險-30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症(Huntington’s disease)之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三:保險業者不會要求要保人提供: 要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人(如要保人或被保險人血親)之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四:若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果,亦不會針對該結果制定過於苛刻(disproportionate)的條款或條件。 承諾五:保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息,以說明: 根據本準則,要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果,保險決策將如何被影響。 承諾六:若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果,保險業者可考量要保人之利益調整保單內容;若檢測結果對要保人不利,除非符合承諾二之情形,否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將: 每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊,建立投訴程序(complaints procedure)。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人(Nominate Genetics Underwriter, NGU),負責與遺傳資訊(genetic information)及遵守本準則相關之事項,且NGU之人數應與業務規模成比例。
談數位內容法制之立法模式與合併問題 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
英國生物資訊身分證法將納入醫療及犯罪紀錄 引發侵犯個人隱私爭議英國為了 減少受到恐怖威脅和犯罪攻擊,於去年底在一讀通過 英國身分證法,預計2008年實施。該法案最具爭議之處是記載資料,包含一些生物辨識 (biometrics) 資料,如指紋、容貌辨識和虹膜掃描等,這些資料將會儲存在國家身分辨識註冊資料庫中。反對身分證法案者認為,儲存這些資料已侵犯個人隱私權。保守黨議員表示,除非內閣能「確實證明」有其必要性,否則將反對身分證法案到底。 現行持有英國護照並不需要更新,但在2008年後想要申請更新或換發護照時,就必須遵守新的規定,也引發另一爭議問題~費用過高。倫敦政經學院的報告認為,每個人的新版身分證所需的技術成本,實際需要約 300英鎊;而登錄生物辨識資訊所需要的掃描器,就需要花4000英鎊;另外,所登錄的資訊判讀性會隨著時間而降低,至少得每五年重新掃描換發。