開放政府資料(Open Government Data)從2009年美國發起開放政府倡議開始,在全球颳起一陣的旋風,主張公民享有政府資料的權利。這開放資料的浪潮,在2013年由G8工業國簽署開放政府資料憲章(Open Data Charter),約定將以開放為預設(open by default)推動開放政府資料,承諾致力於開放公部門資料、以不收取費用,並採用可再利用格式提供。隨後,G20工業經濟體於2014年跟進,以推動開放政府資料做為反貪腐的利器;聯合國也同時認知,現時亟需資料革命(Data Revolution)以做為實現全球發展的目標。
然而,依據網際網路基金會(World Wide Web Foundation)繼2013年所發布的Open Data Barometer(第一版),於2015年1月再度發布Open Data Barometer(第二版),以開放政府資料的整備、落實、與影響程度三大要素,來檢視與評估86個國家於2014年間對於開政府資料推動的狀況,結果發現仍有90%的資料還是閉鎖在政府機關。
從在資料內容方面來看,僅8%的國家採用開放格式與開放授權釋出核心資料,例如政府預算支出、公共服務執行資料集等,大部分國家仍未真正釋出多數核心資料集,不然就是雖已釋出但卻很難使用;更不用提用得以打擊貪腐和促進公平競爭的資料,如公司註冊、政府契約、土地所有權資料等。在法制與政策規範面,僅17%的國家具有公民對於資料主張權利(the right to information)的相關法制,大多數國家尚未以法律或政策做為課與機關主動積極(proactive)釋出資料的義務(mandated)、實現公民對於資料主張權利的依據,而且多數國家在開放政府資料的規範與程序上,對於個資隱私的保護仍然不足,或仍處於非常不確定的狀態。
為確保資料革命達成通透度和政府的性能,Open Data Barometer研究報告提出下列關鍵步驟,提供各國政府參採:
‧由政府高層承諾將主動積極釋出公部門資料,尤其是得促進問責(accountability)的關鍵資料
‧持續投入支援與提供培訓,使多數公民社會與企業理解與有效率地使用資料
‧因應各國需求開發開放資料的工具和方法,例如於在識字率較低的國家,採用視覺化方式呈現資料
‧支持地方層級開放資料的倡議,以補強國家層級開放政府資料的方案
‧進行法規調適,以確保公民對於資料主張權利,並於開放資料倡議中加強對於個資隱私保護的基礎
網路發明者與網路基金會創始人Sir Tim Berners-Lee依Open Data Barometer的調查結果,批評政府仍持續迴避開放可用於增強問責與信任的資料,並強調開放資料的強大力量,在於資訊的權利還給公民。
備註:
Open Data Barometer群組排名如下:
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已開發國家 |
新興市場國家 |
開發中國家 |
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1)英國 |
21)巴西 |
36)印尼 |
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2)美國 |
22)墨西哥 |
39)印度 |
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3)瑞典 |
33)匈牙利 |
46)迦納 |
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4)紐西蘭 |
33)秘魯 |
46)盧安達 |
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4)法國 |
36)阿根廷 |
49)肯亞 |
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
ECtHR就國會發言揭露個資是否構成隱私權侵害作成判決,強調應尊重國家之裁量歐洲人權法院(European Court of Human Rights,簡稱ECtHR)於2025年4月8日就Green v. The UK案作成判決,針對國會議員發言揭露個資是否構成隱私權侵害之爭議,強調國家就衡平立法權與司法權的界線、言論自由與隱私保護等利益享有裁量權,駁回了申訴人之請求。 一、事實背景 本案起源於英國每日電訊報(Telegraph)試圖就英國零售集團Arcadia的前員工針對其董事長Philip Green的職場性騷擾與霸凌指控進行報導。先前,Arcadia及Green已與涉及相關糾紛的員工達成了和解協議,依據協議所附保密協定,員工除正當揭露(如向警察揭露犯罪)外不得洩露相關資訊。Green於Telegraph於報導前徵求當事人評論時發現資訊遭洩露,隨即向法院申請禁制令與暫時禁制令,英國上訴法院嗣後批准了暫時禁制令,認定Telegraph獲得的資訊很可能來自違反保密協定的揭露,也不認為欲報導的內容當然具備凌駕當事人可能蒙受之損害的公共利益。Telegraph最終尊重了暫時禁制令。惟隔日,一位英國上議院議員援引言論免責權,於議會發表了雖不涉及細節,但具體提及Green身分和關於其性騷擾、霸凌的指控,並提及Telegraph遭禁制報導一事。Green因此向議會申訴,認為議員違反了司法保密規則(sub judice rule)(編按:上議院曾做成決議,認除非具全國重要性,議員不得於動議、辯論或質問中論及繫屬於法院中的個案)及濫用免責權,但上議院標準專員(House of Lords Commissioner for Standards)認為司法保密規則不屬於《上議院行為準則》。Green嗣後在法院中試圖向Telegraph請求賠償,認為Telegraph應要為議員的發言負責,違反了禁制令,並要求提供線人身分。Telegraph抗辯,在議員享有免責權的前提下,法院毋庸受理本案處理其責任問題。Green向ECtHR提出申訴,主張國家對議員使用免責權揭露受禁制令約束的資訊的權力缺乏事前和事後控制,侵犯了其受歐洲人權公約(ECHR)第8條保障的私生活權。 二、法院判斷 法院認為由於受暫時禁制令保護的資訊被揭露,Green的私生活權利確實受到干預。然而,法院不認為國家違反了公約課予國家保護私生活權之積極義務(positive obligation)。核心理由在於:國家對如何履行積極義務有廣泛的裁量權,且於各國就保護方式較無共識,或涉及基本權利間之衡平時,法院尤應尊重裁量空間。 針對本案,法院認為:(1)議會中的言論自由享有較高程度的保護,對其干涉需要非常重大的理由(very weighty reasons);(2)涉及司法權與立法權的具體界線,以及言論自由與隱私保護的利益衡量;(3)必須考量議會自治原則在多國之間有廣泛共識;(4)英國並非完全沒有針對國會議員發言的事前、事後控制措施。儘管非屬《上議院行為準則》,但上議院所做成的司法保密規則決議,仍屬一定程度的事前控制。事後來看,國會議員若確實構成濫用免責權,法院也可以判處蔑視法庭罪。 法院總結認為,基於原則上各國議會較國際法院,更適合評估限制議會行為之必要性與手段,法院要取代這個判斷須要非常重大的理由,但本案中Green並無法成功論述這個理由存在,因此駁回Green的主張。
何謂日本拜杜法「事前承認制」?事前承認制為日本基於科研成果廣泛運用之目的,透過產業技術力強化法第19條的增修正式引入拜杜法制度後,針對政府資助研發成果移轉或授權予計畫外第三人的情形賦予委託機關與執行單位的義務。在日本拜杜法制度下,政府資助研發成果的相關專利權原則上得歸屬於執行單位,但考量到這些研發成果若移轉給未預備活用該些成果之人,將會造成由國家資金所衍生的科研成果難以被運用,從而無法達成促進成果運用的法目的,因此在該法第19條第4項增訂事前承認制。 依該制度,執行單位若欲讓與歸屬於執行單位之政府資助研發成果所涉及專利權給第三人,或將使用該些專利權的權利設定或移轉予第三人時,除了符合政令所定不妨礙專利權運用之情形外,委託機關須和執行單位約定為上開移轉等行為前,須先取得委託機關的同意。
政府科研計畫執行與貪污犯罪