M2M時代下的資料保護權利之進展-歐盟與日本觀察

刊登期別
第25卷,第11期,2013年11月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ M2M時代下的資料保護權利之進展-歐盟與日本觀察, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6423&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/30)
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壹、義大利最新AI法案簡介 義大利於2025年9月17日通過《人工智慧規範與政府授權》立法法案(Disposizioni e delega al Governo in materia di intelligenza artificiale,下稱1146‑B法案),為該國首次針對AI全面立法,亦為歐盟成員國內AI專法先驅。義大利將歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)框架轉化為國內法,並設立獨立窗口與歐盟對接。為確保落地效率並兼顧國家安全與資料治理,本法採「雙主管機關制」,由隸屬於總理府(Presidenza del Consiglio dei Ministri)之數位局(Agenzia per l’Italia Digitale,AgID)及國家網路安全局(Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale,ACN)共同執行。AgID 負責AI技術標準、互通性與公共行政實務執行;ACN則負責資安韌性、事故通報與高風險AI安全性。 目前該法案已由參議院(Senato della Repubblica)審議並表決通過,2025年9月25日已載於義大利《官方公報》(Gazzetta Ufficiale),再經過15天緩衝期後,預計於2025年10月10日正式生效。然截至2025年10月27日為止,未有官方宣布該法案正式生效之證明,故法案是否依該版本內容正式施行仍待確認。其中醫療為AIA顯示之高風險領域之一,亦涉及資料隱私與病患權益等敏感法益,可謂本法落地機制中具代表性之政策面向,故本文特以醫療AI應用為分析重點。 貳、設立醫療AI應用平臺,輔助專業醫護及強化醫療服務取得 1146‑B法案第10條規定,將由義大利衛生服務局(Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali,AGENAS)主導設立該國家醫療AI應用平臺。該平臺定位為全國級資料治理與AI導入審查機制工具,主要功能為對醫療專業人員提供照護病患與臨床實踐時無法律約束力之建議,並對病患提供接觸社區醫療中心AI服務之管道與機會。該平臺僅得依「資料最小化原則」(dati strettamente necessary)蒐集以上醫療服務所需之必要資料,經向衛生部(Ministero della salute)、資料保護局(Garante per la protezione dei dati personali)及CAN徵詢意見後,由 AGENAS 負責資料處理,並經地方常設協調會議同意後,得以公告方式制定符合歐盟《一般資料法規》(General Data Protection Regulation,GDPR)之風險控管與敏感健康資料處理細則。 在確保資料安全合規後,法案強調對醫療保健之服務可及性(accesso ai servizi)進行改善,病人能透過此平臺更便利地接觸到社區醫療中心所提供之各類AI健康醫療服務,如診斷輔助、數位健康檔案調閱等,亦符合AIA強調AI發展應確保社會公益等權利之宗旨。 參、醫療用AI之限制與目標 法案第7條第5項規定AI僅能作為醫療決策輔助工具提供無拘束力之建議,重申前述醫療平臺相關規定;AI亦不得根據歧視性標準選擇或限制病人獲取醫療服務。病人享有「知情權」(diritto di essere informato),即有權知悉診療過程中是否使用有使用AI、使用方式(如僅為輔助)及其限制。針對健康資料之隱私處理方面,如病歷、基因資料、診斷紀錄等,要求醫用AI系統須持續監測、定期驗證與更新,以降低錯誤風險,維護病人健康安全,亦明文強調醫療AI之使用應以改善身心障礙者生活為目標。 四、總結 1146-B法案在醫療 AI 治理上,透過雙主管機關制平衡歐盟對接、技術發展與風險控管,符合AIA要求並避免權責衝突。建立由 AGENAS 主導的醫療 AI 應用平臺,在相關部門意見下運作,確保資料處理與服務推動合規與安全。病人權利方面,強調知情權、健康資料隱私與地方醫療AI普及,符合資料最小化與 GDPR 規範,展現義大利在醫療 AI 上兼顧創新、透明與權益保障之立場,往後應持續關注AGENAS釋出之關於該平臺使用之相關細則。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。   為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。

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