美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」(Consumer Privacy Bill of Rights Act)草案,目的在於擴大消費者資料的保護範圍。
該草案的重點分列如下:
除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則,該草案也要求「聯邦貿易委員會」(Federal Trade Commission, FTC)確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定,包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」,將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。
該草案引起了產業界極大的反彈,隱私團體也批評該草案太過寬鬆,留給產業界太多自由空間,同時目前國會由共和黨所主導,因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為,侵犯消費者隱私情況下,中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護;這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護,中國消費者協會(China Consumers Association, CCA)亦曾示警,中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料,包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。 中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及:「未經消費者同意,會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題,應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」,該協會亦向所有會員機構提出警告,對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。 中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點,然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮,而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律,以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。
智慧聯網時代巨量資料法制議題研析-以美國隱私權保護為核心 日本公布《行動通信領域的基礎設施共享,於電信事業法及電波法的適用關係指引》隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊(5G)技術啟用,如何促使發射射頻(Radio frequency, RF)的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標,將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下,除了增設基地臺外,也可考慮「基礎設施共享」(Infrastructure Sharing)的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享-電信事業法及電波法的適用關係指引》(移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン)。 本指引主要從「利用基礎設施共享,推動行動通訊網絡整備」的觀點出發,首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態,其將基礎設施分為兩類,一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備(如天線、增幅器、調變器)。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時,於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件,最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間,無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時,相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物,以及電信設備時的共通措施。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」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。