為因應近來智慧聯網(IoT)、巨量資料及雲端運算發展趨勢,為強化線上隱私權利及促進歐盟數位經濟的發展,歐盟執委會於2012年1月25日對於資料保護指令提出新的規章草案:「保護個人有關個人資料處理及自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation)),以取代並廢除(repealed)原有「個人資料保護指令」規範,並修改(amend)「隱私與電子通訊指令」,預計在2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,若順利將在2014年通過,並在2016年生效。
「一般資料保護規章」(草案)中對於聯網環境及智慧化設備運行之因應,重要規範內容有(1)追蹤(tracking)與特徵分析(profiling):訂定第20條「特徵分析措施」(Measures based on profiling)規範條文,保障每個當事人皆有主張不被採取特徵分析措施(如個人傾向、工作表現、財務狀況、位址、健康、個人喜好、可信度)而致產生法律效果或顯著影響該個人的權利(2)被遺忘及刪除權(right to be forgotten and to erasure):訂定第17條,創設新的權利「被遺忘及刪除權」,用以幫助民眾處理線上資料,當其不希望自己的資料被利用且無合法理由保留時,資料將被刪除(3)資料可攜權利(the right to data portability):訂定第18條,當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料,更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。(4)當事人的同意要件:第4條第8款明定,不論何種資料處理情況時所需的同意,增列必須是明確(explicitly)同意之要件(5)「設計階段納入隱私考量」(privacy by design)、「預設隱私設定」(privacy by default):訂定第30條,要求資料控制者及處理者應實行適當的技術性、組織性措施,並考量科技發展水準,制定特定領域及特定資料處理情況的標準及條件,並且資料保護將會從產品及服務最初發展、設計時就考量隱私問題應對「設計階段納入隱私考量」及「預設隱私設定」提出標準及條件。
歐盟此次對於「一般資料保護規章」(草案)的修法進程,以及世界各重要國家的立場及反應態度,均值得後續密切觀察研析。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國FDA在七月間針對多家提供大眾基因檢測服務(direct-to-consumer genetic tests, DTI genetic tests)的公司發出通知函,表示將對該產業進行規管。FDA在各通知函中明白表示,其認為收信公司所提供的基因檢測服務,符合其主管之醫療器材管理法規對於體外診斷器材(in vitro diagnostics)之定義。根據美國聯邦法律,人類用醫療器材採用分級管理的概念,在上市前必須依其風險等級進行上市前通報或申請核准,以確保其分析與臨床之有效性。FDA認為,由於這些公司的基因檢測並未依法提出上市前通報或申請核准,涉有違法之嫌。 FDA採取此項措施,明顯是為了保護消費者,避免其受到未經臨床檢驗的檢測結果之誤導。然事實上國際間對於是否透過法令、以及如何規範大眾基因檢測服務,並無一致性看法。迄今,大眾基因檢測服務在許多國家都是在法令混沌未明的狀態下銷售,也引發了許多問題。對於FDA此一政策態度,有認為以法令方式規範此種服務,將會扼殺這個還在萌芽發展終的產業;也有認為,這算是對消費者遲來的保護。 大眾基因檢測服務的管理,顯示既有法令面對新興科技發展之管理窘迫性,也代表各國政府在保護消費大眾與促進新興產業發展之間,著實不易從中找到利益權衡之點,其科技管理面臨前所未有的新挑戰。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
中國發布《國家中長期生物技術人才發展規劃(2010-2020年)》中國科學技術部與中國科學院等六個部門,於2011年12月8日聯合發布《國家中長期生物技術人才發展規劃(2010-2020年)》(以下簡稱「生技人才規劃」),期藉由具體政策措施之推動,充實國內生技人才資源,以促進生物技術及其產業蓬勃發展。 從中國國務院於2006年所提出的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)》到科技部最近發布的《國家十二五科學和技術發展規劃》,均揭示「生物技術」為中國科技發展的重點領域。然而,現階段中國生技發展卻面臨了人才瓶頸,包括缺乏高層次創新人才、缺乏優秀創業型人才、人才資源開發投入不足,以及人才發展體制障礙待破除等問題,本規劃便在這樣的背景下誕生。 針對前述生技人才缺乏問題,生技人才規劃以「2020年時將中國打造成生物產業大國」為總體目標,分兩階段達成充實、培育生技人才的目的。第一階段為2011年至2015年,主要目標係在國內培育、造就一定規模的科技人才與創新團隊;第二階段為2016年至2020年,主要目標則為提高中國整體生技人才的素質,並建置5到10個具國際水準的國家生技實驗室。為達成前述目標,生技人才規劃宣示未來將分別實施以下各項政策措施,包括:持續給予優秀人才科研經費支援、鼓勵支持生物技術人才創業、加速生物技術人才在產學研各領域間的流動、制定優先支持生物產業技術人才發展的財政金融政策,以及吸引海外高層次生物技術人才回國創業或參與重大科研計畫等。 自2006年以來,中國於各個重大科技與產業政策規劃中,均將生物技術列為國家重點發展領域,顯見中國對於生技產業的重視,而根據往例,中國在發布重大國家政策規劃綱要以後,國務院各部門隨即會頒布相關法令及配套措施,以達成規劃綱要中所揭示的各項發展目標。因此,「生技人才規劃」頒布後,其後續相關的人才引進法制架構將如何呼應、達成綱要所訂的總體發展目標,值得持續觀察。