1980年09月發布的「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」,當中的8大原則對個人資料保護的法制產生深遠的影響,但隨技術發展,資料傳遞所產生的風險遠較於1980年代來得複雜。2013年所發布的內容,風險管理及為全球資料流通的互動性為兩大主軸,因此,在指引中納入新的概念,包含1.國家隱私策略:有效的隱私法制是不可或缺的,但在今日國家應該將隱私保護放在更高的戰略位置、2.隱私管理程序:(以個人資料)為核心服務的機制應系統化的保護隱私、3.資料安全漏洞通知:涵蓋有權者及各別個體的通知。
在指引第一章附件的第三部份-責任的履行,增加資料控制者(data controller),應有管理程序以符合上述的原則,該管理程序需包含資料風險的評估、內部監控、通知主管機關等要求;第五個部份-國家實施則新增加隱私主管機關的設立、考量不同角色(如:資料控制者)所應遵循的行為、考量其它的配套措施,如技術、教育訓練等。
在OECD的成員國,如:日本,已開始向該國國內說明2013年版的指引,但亦有部分會員國,如:加拿大,由於指引涵蓋公部門及私部門,加拿大亦討論如何與該國的資訊近用法(Access to Information Act) 及隱私權法 (Privacy Act)建構一個完善的適用模式。指引對於未來國際資料傳輸及管理程序的建置,必然產生結構性的影響,值得持續關注。
美國參議院於2021年6月8日通過《2021年美國創新暨競爭法案》(the United States Innovation and Competition Act of 2021, USICA),是一項重大支出的全面性法案,批准了2500億美元於未來五年投入科學研究,旨在提振美國科技研發核心能力,並藉此因應中國的挑戰。 該法案分為六大部分: 《晶片製造法與5G等無線技術應用》(CHIPS Act and ORAN 5G Emergency Appropriations) 《無盡邊疆法》(Endless Frontier Act) 《2021戰略競爭法》(Strategic Competition Act of 2021) 《國土安全與政府事務委員會相關條款》(Homeland Security and Government Affairs Committee Provisions) 《2021回應中國挑戰法》(Meeting the China Challenge Act of 2021) 其他(如:教育與醫學研究競爭力與安全、司法委員會)。 其內容包括提撥520億美元支援半導體產業、15億美元支援5G供應鏈生產與技術研發,同時防範關鍵技術外洩,並透過與國內外民間、外國政府合作推動半導體、人工智慧、通訊、能源與生物技術等領域的基礎研究與創新,提供多種獎勵措施。 同月28日眾議院則提出自己版本以取代USICA並加以通過,分別是《美國國家科學基金會未來法案》(National Science Foundation for the Future Act)以及《美國能源部未來科學法案》(Department of Energy Science for the Future Act),預計在未來五年撥款1280億美元,供美國國家科學基金會(NSF)與能源部(DOE)提升研發能力。 參眾兩院意見分歧而需再展開協商,預計於今年9至10月間於兩院協商委員會通過。
歐盟立法成員對整體生質燃料目標仍存有不同意見為確認是否採行歐盟整體生質燃料目標(即於2020年應達20%)而欲進行協商之前夕,歐洲各政黨團體立法成員們間,對於設定環境永續性基準與將用以種植生產生質燃料作物土地等方面之意見,至今仍分歧不一。 鑑於歐洲環保團體紛盼能儘快看見那些未來將被間接利用來生產生質燃料之土地,其可一併被涵括在正式評估公式之內,來評估對整體CO2濃度影響;因此,各會員國遂轉而朝向歐洲執委會,要求其應提出詳細之規則,並希望能在將相關基準納入整體法律架構之前,完成對間接利用土地所產生衝擊之評估方法與標準的建立。 環保團體代表Turmes指出,日前執委會對歐洲議會所提出之建議提案,已表達其意見並且認為:由於對間接利用以生產生質燃料之土地其未來將對CO2排放產生衝擊方面,尚未獲得足夠之科學性證據來做為日後評估之參考;因此,就整體生質燃油利用之最終版本而言,其認為需將「新方法學」(new methodologies)部分一併納入,以填補前述科學性知識之缺口與不足。 另外,各會員國政府對歐洲議會所提出,要求透過未來利用生質燃料來達到減少碳排放目標時,至少應有40%之比例,需透過運用第二代生質燃料來達成之「附屬目標」(sub-targets),亦表示反對。目前各政府代表僅同意25%,而至於剩下之15%,則將留待後續協商時,再進行討論。 最後,Turmes指出,關於前述次要性目標之確定,歐洲議會將待解決間接利用土地問題後,再做更進一步之協商。
落實完善數位資料管理機制,有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制, 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。 其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。 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完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
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。