機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析(上)
科技法律研究所
2013年08月25日
機關實體安全維護,其主要內涵在於維護實體設施、設備、及辦公環境之安全性,確保機關業務不會因天災、刻意人為事故或意外而中斷運作,以及保障出入人員的人身安全。另就機關實體安全維護之任務,我國實務與通說均認其屬不涉及機密及公權力行使之一般業務,故極大的比例均是委由民間保全業者為之。
針對機關實體安全之規範,我國在法制設計上稍嫌不足,且對於保全業的管制寬鬆,參國外立法政策如英國、美國、澳洲,雖亦為求提升政府效能並合理運用預算,亦多將安全維護執行任務委外,但並不因此將責任全權轉嫁與保全業者,在法制設計上有相當嚴謹的政策、程序、細節性的機制與文件範本供各機關遵循,再藉由機關委外之法律規範、招標文件與契約設計,來規範民間保全業者;且對於保全業之工作,訂有證照制度、評鑑制度及豐富紮實的教育訓練等法制設計,因此保全人員之素質相較於我國,可謂已經嚴格之篩選。本文將從我國機關安全維護法制結構切入,並以澳洲之立法例為借鏡,最後提出我國現行待解決之問題,期能改善我國機關對於機關實體安全維護之概念。
壹、機關實體安全維護現行法制與運作
一、現行法制設計
機關可能遭遇的安全威脅來自於人為刻意或疏失及天災之危害。例如,辦公場所未列訂管制區或未有效率的把關,使具不同權限的內部人員或來訪的訪客,可輕易的接近、取走具敏感性的文件紙本,或以拍照、錄音的方式取得機密資訊;又或者,委外的資訊廠商、保全人員或清潔人員也能藉由職務上之便利進行側錄、側拍或安裝資料竊取裝置,爾後利用得來之消息販售獲利。另外,開放式機關和辦公場所位於商辦大樓內而與民間企業共構之機關,對於安全維護措施僅有參與權而無主控權,除出入人口複雜,對於火災、斷電等意外事故之預防控制,更是難以掌握。除了人為惡意破壞,單一意外事故亦能導致機關業務嚴重中斷或癱瘓。
目前機關安全維護責任是由各機關之政風機構所執掌[1],主要係依「政風機構預防危害或破壞本機關事業作業要點」[2]及行政院所發佈之「安全管理手冊」[3]為依循,均屬行政規則之法位階。另外相關規定包括:各級警察機關安全防護工作實施要點[4]、屏東縣政府消防局機關安全維護作業要點[5]、行政院國家科學委員會維護機關安全工作作業要點[6]和臺中市稅捐稽徵處加強機關安全維護值日員工應確實遵守事項[7]。
二、實務運作現況
(一)駐警人力不再,委外保全成為趨勢
相較於採用駐衛警察擔任機關安全維護的角色,機關傾向委外給保全業者[8],主因不外乎為預算考量,蓋依「各機關學校團體駐衛警察設置管理辦法」第10及11條[9],駐衛警察之待遇可比照駐在單位職員之支給,且其訓練、保險、退職、資遣、撫慰、服裝等各項費用均由駐在單位負擔。政府為精簡人事預算,對於駐衛警一職採取「只退不補」的政策[10],可預見未來機關對於委外安全維護的需求係不減反增。根據警政署的統計[11],至99年止臺灣已共有594家保全公司,可見保全業市場之蓬勃。
(二) 保全業相關法制與運作
肩負安全維護任務的工作者,除專業能力外,身家清白、忠誠度與品格更屬必要條件,故依保全業法第10之1條及第10之2條對保全人員定有消極資格,包括年齡限制、不得有特定犯罪前科紀錄及職前培訓與在職訓練[12]。惟主管機關對保全人員之資格與專業能力僅負消極查核義務,相關事項之執行與落實係由保全業者自主管理。目前保全業的中央主管機關為內政部、業務主管機關為警政署;地方主管機關為縣(市)政府、業務主管機關為縣(市)警察局[13],負責協助培訓的為警政署[14]。
基於政府與民間對於保全人力的益加倚賴,對其專業素質及品德操守的要求亦越發重視講究,警政署於95年起陸續邀集專家學者、相關行政機關及直轄市、縣(市)警察局代表研議保全業法的修正,但相關建議如證照制度、專業經營、分級管理、評鑑制度、排除旋轉門條款、落實嚴格監督管理、修正保全服務契約、輔導優秀軍警人員轉任保全與規範保全業越區經營範圍及報備制等規定均未列入現行法內[15]。
三、小結
承前,未來可預見現有駐衛警人力全部退休的情形下[16],除非機關編列預算將駐衛人力編制進組織內,否則委外保全業者全權負責機關安全乃不可逆之趨勢。
我國有明確的機關實體安全維護規範方針,不過在實際執行面向及科技技術應用面向上,較欠缺細節性規定與技術性標準。又除少數機關配有駐衛警、而得由駐衛警負擔內部具機密性、私隱性高之部分外,整體的安全維護任務,包括外圍之交通、門禁管制、夜間巡邏、監視系統監看及警民通報聯防等,不可避免的均係由保全業者擔任[17]。
然而,我國現行保全業法制規範上稍嫌不足,實務運作上之弊病亦非一日之寒,包括保全人員因待遇及前景上難以吸引素質佳的人才但又缺工嚴重[18],導致從業者素質良莠不齊且流動率極高;政府無統一職前培訓計畫與專業訓練輔導;另主管機關的定期查核流於形式等[19]。
針對保全業現況與法制研究,考量到文章主軸及囿限於篇幅關係,本文對此不再贅述。當務之急應係由機關本身有所警醒,對於實體安全維護的具體作法應建置更明確、細節的規範;其次是與保全業者的契約約定上,範本似有再修正及細緻化之空間。以下將介紹澳洲實體安全維護及委外服務安全管理之機制與作法。
[1]政風機構人員設置管理條例第4條;政風機構設置管理條例施行細則第10條;政風機構預防危害或破壞本機關事件作業要點。
[2]最後修訂日期:100年7月6日。
[3]發布日期:94年6月29日。
[4]發布日期:86年5月13日。
[5]發布日期:98年7月14日。
[6]發布日期:85年10月12日。
[7]發布日期:79年4月19日。
[8]如財政部各相關單位、交通部公路總局、郵局、台電、核電廠、中油、各級學校等均採委外保全。法務部調查局(2007,12月27日)‧政府部門委託民間保全辦理機關安全維護問題探討調查專報‧取自http://lkk73700.myweb.hinet.net/good/new_page_43.htm (最後瀏覽日:2013年6月4日)。
[9]最後修正日期:100年9月1日。
[10]筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室(2013年,5月30日),台北榮民總醫院,石牌路二段201號。
[11]經濟日報(2010,1月28日)‧中華民國保全商業同業公會全國總會,開啟臺灣保全業嶄新里程碑‧取自http://edn.udn.com/article/view.jsp?aid=230903&cid=16''' (最後瀏覽日:2013年6月4日)。
[12]保全業法第10條之1:
「有下列情形之一者,不得擔任保全人員。但其情形發生於本法中華民國九十二年一月二十二日修正施行前且已擔任保全人員者,不在此限:
一、未滿二十歲或逾六十五歲。
二、曾犯組織犯罪防制條例、肅清煙毒條例、麻醉藥品管理條例、毒品危害防制條例、槍砲彈藥刀械管制條例、貪污治罪條例、兒童及少年性交易防制條例、人口販運防制法、洗錢防制法之罪,或刑法之妨害性自主罪章、妨害風化罪章、第二百七十一條至第二百七十五條、第二百七十七條第二項及第二百七十八條之罪、妨害自由罪章、竊盜罪章、搶奪強盜及海盜罪章、侵占罪章、詐欺背信及重利罪章、恐嚇及擄人勒贖罪章、贓物罪章之罪,經判決有罪,受刑之宣告。但受緩刑宣告,或其刑經易科罰金、易服社會勞動、易服勞役、受罰金宣告執行完畢,或判決無罪確定者,不在此限。
三、因故意犯前款以外之罪,受有期徒刑逾六個月以上刑之宣告確定,尚未執行或執行未畢或執行完畢未滿五年。
四、曾受保安處分之裁判確定,尚未執行或執行未畢。
五、曾依檢肅流氓條例認定為流氓或裁定交付感訓。但經撤銷流氓認定、裁定不付感訓處分確定者,不在此限。
保全業知悉所屬保全人員,有前項各款情形之一者,應即予解職。」
[13]臺北市政府警察局辦理保全業務作業要點第3點。
[14]以台北市保全商業同業公會為例,公會自主辦理「保全人員訓練護照」由中華保全協會策劃並請市警局督勤,另委請刑事警察局辦理「種子教官」訓練,解決各保全公司教育人員之不足。取自台北市保全商業同業公會網站(無日期)‧取自http://www.sca.org.tw/home/link1.asp?h=link1-45 (最後瀏覽日:2013年6月6日)。
[15]傅美惠、呂秉翰(2009,12月)‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報,18,667-686。
[16]以台北榮民總醫院為例,現行駐衛警從原58名降為29名,平均年齡為60歲,可謂相當高齡化。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室(2013年,5月30日),台北榮民總醫院,石牌路二段201號。
[17]以台北榮民總醫院為例,醫院內部的1400顆監視鏡頭是由駐衛警負責監看,另保全公司所有的監控系統只負責醫院大門及停車場的部分,且會牽線至駐警室進行統一監看管理,不過夜間的巡邏及監看,因人手不足,需保全業者協力配合。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室(2013年,5月30日),台北榮民總醫院,石牌路二段201號。
[18]奇摩新聞(2013,2月2日)‧年前缺四成保全業全年徵人‧取自:http://tw.news.yahoo.com/%E5%B9%B4%E5%89%8D%E7%BC%BA%E5%9B%9B%E6%88%90-%E4%BF%9D%E5%85%A8%E6%A5%AD%E5%85%A8%E5%B9%B4%E5%BE%B5%E4%BA%BA-213000681.html (最後瀏覽日:2013年6月4日)。
[19]傅美惠、呂秉翰(2009,12月)‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報,18,667-686。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議, 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展,在各領域之應用日益廣泛,已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act,以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構,並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1],尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議,尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期,歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact),其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出,係全球首項關於人工智慧的全面法律架構,該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式,將基於AI未來可證定義(future proof definition),以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的,並尊重人類基本權利及歐盟價值觀,在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害,遵循以風險為基礎模式(risk-based approach),即風險越高,規則越嚴格,現階段將風險分為:最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比,此次臨時協定主要新增內容歸納如下: 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍,包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣,該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統,也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型,訂定相關規定以確保價值鏈之透明度;針對可能造成系統性風險之強大模型,訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況,臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統,並就基礎模型部分商定具體規則,其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務,另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用,罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%,提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素,如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議,係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果,對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義,確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務,間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍,並對於人工智慧系統的定義縮小,確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管,並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣,仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展,各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境,將持續觀測各國法令動態,提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書,著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
日本內閣閣議決定朝向實現數位社會之重點計畫日本內閣於2021年6月18日閣議決定《朝向實現數位社會之重點計畫》(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。本計畫係為使2021年9月數位廳正式設立後,得迅速依《數位社會形成基本法》(デジタル社会形成基本法)第37條第1項制定重點計畫,而將目前施政上須納入考量之項目事先制定為重點計畫。 本計畫重點措施摘要如下: 整備並普及化數位社會所需之共同功能,包含普及My Number Card、推動利用My Number,與Gov-Cloud政府雲端服務平台等。 徹底改善行政服務之使用者體驗與使用者介面,實現以國民為對象之服務。 推動《綜合資料戰略》(包括的データ戦略),促進資料流通與活用。 培養優秀數位人才,並延攬民間人才至行政機關。 為活用新技術進行籌措,並推動制度改革。 確保網路可及性(アクセシビリティ),減少數位落差。 確保網路安全與個人資料保護,防範使用資通訊技術之犯罪行為。 推動普及高度資通訊環境,與高效能運算之研究開發及測試實驗。 定期召開數位社會推動會議幹事會(デジタル社会推進会議幹事会(仮称),此為暫定),檢驗政策實施狀況。