2013年4月2日,歐盟個人資料保護工作小組(the Article 29 Working Party,以下稱「工作小組」),就目的限制原則(purpose limitation principle)發表意見書,檢視歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)第六條所規定的目的限制原則,包括(一)資料的蒐集必須具有特定、明確與合法之目的,以及(二)資料的處理或利用必須符合資料蒐集時之目的。
另一方面,工作小組亦檢視目的限制原則對巨量資料(big data)與開放資料(open data)可能會造成的潛在衝擊:
1.就巨量資料的部分而言,工作小組界定了二個應用情境,一是分析巨量資訊,以分析辨識趨勢或資訊間的相關性,另一是直接影響個人(例如,對當事人的行為進行追蹤、分析、側寫,並據此進行廣告與行銷)。對此,工作小組認為,應給予當事人選擇的權利,另外,組織應揭露關決策標準,並且提供當事人之側寫資料。
2.關於開放資料,工作小組強調匿名化以及資料保護衝擊分析的重要性,以確保必要的安全措施。
工作小組提出兩項修正意見,包括(一)個人資料保護規則(General Data Protection Regulation)草案的第五條宜針對目的限制原則為更明確之規定,以及(二)刪除個人資料保護規則草案第六條第四項之規定。
隨著人工智慧(AI)視覺處理技術愈發進步,圖片及影像的篡改也更加普遍,甚至使人難以分辨其真偽,例如一款應用程式(App)-DeepNude便是運用此技術,將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像;此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大,進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式,便於該州之《復仇式色情法》(Revenge porn law),擴大復仇式色情的涵蓋範圍,使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造(Deepfake)行為。 但該深度偽造技術之應用,實際上並不僅侷限於情色領域,故美國紐約州眾議員伊薇特.克拉克(Yvette Clarke)於本年度(2019年)6月即提出了《深度偽造究責法案》(Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.)草案,本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外,另針對實務上曾衍生的爭議問題,特別將外國勢力或其代理人(foreign power or an agent thereof)介入美國國內政治行為,如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容,其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄;意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義(false personation)的紀錄,並於網路或其他知識傳播管道發布者,應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露,以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實,如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容);2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉;3.詐欺犯罪等,將可處5年以下有期徒刑,或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者,亦可處以同等罰責。
何謂「日本A-STEP計畫」?日本A-STEP計畫係指研發成果最適展開支援事業計畫,由國立研究開發法人科學技術振興機構負責辦理,主要目的在於兼顧大學研究成果之學術價值及實用性,同時透過產學合作推展大學的研發成果,帶動創新產生。計畫針對產業技術瓶頸,為民間企業不易涉入的高風險研發領域,由科學技術振興機構中介民間企業與公私立大學、公私立技術學院、公立研究機構、國立研究開發法人、公益法人共同執行產學研種子研發計畫,再依據不同的目的、技術性質規劃不同類型的產學研合作研究計畫進行資助。 研究成果最適展開支援事業有兩個特色:單一申請窗口、以及採取接續模式分段申請。其流程為,大學研究人員向國立研究開發法人科學技術振興機構申請研究成果最適展開支援事業,在研究開發階段中,若被補助的種子計畫在結束後,想持續進行研究,可申請另一階段-委託開發實用挑戰之計畫補助,國立研究開發法人科學技術振興機構將透過外界研究人員對計畫進行審核,決定是否延長計畫以及延長的期程。一般研究開發可區分為三階段:可能性驗證、實用性驗證與實證驗證,故研究人員在申請A-STEP計畫時,研究計畫中需提及所申請計畫的現在發展情況與條件及想申請何種項目,以利國立研究開發法人科學技術振興機構決定後續的處理方式。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
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