數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護
鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。
本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
英國資訊委員會（Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO）最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」（Big Data and Data Protection）進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提，才得以進行巨量資料統計分析技術應用；且未充分認知當資料控制者（企業或組織）具合法權益（legitimate interest）時，可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者（企業或組織）符合合法權益時，應可將個人資料用於新用途，強調這種依據合法權益所進行之資料處理，應著重於該資料控制者（企業或組織）對於個人資料的責任（accountability），而非各別取得資料當事人的同意。 對此，ICO回覆，認為巨量資料統計分析技術的應用，應在資料控制者（企業或組織）的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間，取得平衡。依據歐盟資料保護指令（Data Protection Directive）與英國資料保護法（Data Protection Act）的規定，資料控制者（企業或組織）得於具法定依據時，處理個人資料，例如取得個資當事人的同意處理其個人資料，或資料控制者（企業或組織）具法定義務處理個人資料（例如法院命令）。除此之外，企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益（legitimate interest），主張進一步處理個人資料（新用途），除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗（unduly prejudice）的損害。ICO亦同意，資料的應用應著重監督資料控制者（企業或組織）與加強其責任（accountability）。 ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」，資料控制者（企業或組織）必須公平且通透（transparent）地處理個人資料，對於當資料控制者（企業或組織）發現個人資料的新用途時，亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。 ICO建議，資料控制者（企業或組織）應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理，或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者，如果不具上述二者之一，資料控制者（企業或組織）若需將使用個人資料於新用途，則必須另行取得資料當事人的同意，始得為之。此時，必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理，是否與資料蒐集之特定目的相容（compatible）。 至於，判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容，部分取決於個人資料處理是否公平（fair）。這意味著資料控制者（企業或組織）必須對於為新用途所為之個資處理，提出對於資料當事人隱私影響之評估，以及該個資的使用與處理，是否仍合於資料當事人的合理期待。
歐盟提出智慧醫院防禦網路攻擊建議歐盟網路與資訊安全局於2016年11月（ENISA）提出醫院導入智慧聯網技術因應資訊安全之研究建議，此研究說明智慧醫院之ICT應用乃以風險評估為基礎，聚焦於相關威脅與弱點、分析網路攻擊情節，同時建立使用準則供醫院遵守。由於遠端病患照護之需求，將使醫院轉型，運用智慧解決機制之際，仍須考量安全防護問題，且醫院可能成為下一階段網路攻擊之目標，醫院導入智慧聯元件的同時，將增加攻擊媒介使醫院面對網路攻擊更加脆弱，因此，報告建議如下： 1.醫療照護機構應提供特定資訊安全防護，要求智慧聯網元件符合最佳安全措施。 2.智慧醫院應確認醫院內之物件及其如何進行網路連結，並根據所得資料採取相應措施。 3.設備製造商應將安全防護納入現有資安系統，並在設計系統與服務之初邀請健康照護機構參與。 在我國部分，2016年9月行政院生技產業策略諮議委員會議中即提到，強調將建立智慧健康生活創新服務模式，提供民眾必要健康資訊及更友善支持環境，同時結合ICT與精密機械及材料，發展智慧健康服務的模式。2016年11月，行政院推動「生醫產業創新推動方案」，藉由調適法規等方式統整醫療體系與運用ICT技術及異業整合，其中在智慧聯網應用下之資訊安全防護議題實屬重要。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）