歐盟對於「被遺忘權」公布指導方針與實施準則
歐盟資料保護主管機關（European Union Data Protection Authorities, EU DPAs，以下簡稱DPAs）所組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party，以下簡稱WP29） ，於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案（C-131/12）判決結果之指導方針（guideline）。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍，以及各國DPAs受理資料主體（data subject）所提出訴訟之標準。
WP29表示，一如該判決所示，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，才能使資料主體權利受到完整、有效之保護，並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此，儘管搜尋引擎營運者如Google認為，該項指令效力僅限制於歐洲，以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶，所以他們只需要將具爭議的連結，從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調，倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍，對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說，可能將無法全面保護。鑑此，歐洲隱私監管機構（Europe’s privacy regulators）亦於2014年11月26日表示，搜尋引擎營運者如Google公司，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權（right to be forgotten）的範圍，以符合歐洲法院判決的要求結果。
自該判決所確立之資料保護權利主張，以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎，而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結，則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡（approach）；次之，若搜尋引擎營運者不允其要求，資料主體則得轉向各國DPAs，在特定情形下，要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據，經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則（criteria），謹分別列出如下：
（一）搜尋結果是否連結至個人資訊，並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱；
（二）是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象，以及是否公眾應具有取得前述資料之法益；
（三）是否資料主體為少數例子，（意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果）
（四）是否資料具正確性；
（五）是否資料具關聯性且不過份，並(a)連結至資料主體之工作生活；(b)搜尋結果（the search result）連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊；(c)資料清楚反映為個人意見，或顯然受過驗證為事實。
（六）是否根據資料保護指令第8條，該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰；
（七）是否該資料已經過時，或是對於資料處理目的來說，其存在已為冗贅；
（八）是否該資料處理已足生對資料主體之偏見，並且對其隱私已具有不對等的負面影響；
（九）是否搜尋結果與資料連結，已造成資料主體暴露於危險威脅，例如竊取身分或受到跟蹤；
（十）是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容，或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉，或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容；
（十一）原有資訊是否以新聞目的為出版，而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎；
（十二）資訊之出版者是否具有法律依據或義務，使該個人資料得公諸於世；
（十三）是否該資料涉及刑事犯罪，而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世，原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者，為搜尋結果之移除；而較不可能對近期發生、犯行嚴重者，為搜尋結果之移除。
以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量，供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟，以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟追蹤、定位、起訴，所有 P2P(BT) 軟體使用者的噩夢再次上演。全美製片業團體「美國電影協會」 ( Motion Picture Association of America ； MPAA ) 在 8 月 25 日對美國境內 286 位居民提起訴訟，成為首宗利用 P2P(BT) 網站伺服器記錄 ( server logs ) 追蹤 ( track down ) 盜版電影下載者的案例。 今年 2 月，著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外，並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關，但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索，最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?， MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了，當你為著作權侵害行為時，網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」 儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名，但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加，例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ，網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶，使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意，因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊，這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
韓國科技部成立元宇宙/NFT安全委員會隨著NFT持續延燒，韓國不少藝術家選擇透過NFT之模式進行數位交易。然2021年11月，韓國金融監督委員會認為NFT不屬於數位資產，也不承認NFT相關之數位交易。根據韓國聯合新聞通訊社(YNA)2022年7月14日報導，韓國科學技術情報通信部( MSIT)與韓國網路振興院(KISA)宣布成立元宇宙/NFT安全委員會，以檢查元宇宙和NFT等虛擬融合經濟的傳播所產生的新安全問題，並強化產業合作。 該委員會由該國元宇宙和NFT相關的平台公司、安全產業、合作社組成，旨在振興安全可靠的虛擬融合經濟產業，分析和共享網絡威脅、安全技術及損失案例，並針對各種安全問題尋求主動響應和解決方案。 虛擬數位資產本身存有爭議，加上公鏈Terra的崩盤造成韓國28萬名投資人遭受巨大損失，使作為主管機關的韓國金融委員會（FSC）和金融監督院（FSS）壓力倍增，宣布制定《數位資產基本法》大綱框架，目前此法將加密資產定義為非法幣資產、非金融商品資產之「第三類資產」，並強調未來將有加密資產委員會進行專門管理。韓國擬積極加強監管虛擬數位資產，擬徹底管理加密投資風險，並加強監管杜絕非法吸金與場外交易。《數位資產基本法》預計於2023年上路。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）