美國能源部發布「電力資料自願行為守則」保護消費者資料與隱私權利

  美國能源部(Department of Energy, DOE)所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室(Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE)與聯邦智慧電網工作小組(Federal Smart Grid Task Force)對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題,經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後,於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」(Voluntary Code of Conduct, VCC),係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策,公布對於強化消費者安全、處理身分盜用(identity theft)、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。

  「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方,目的在於保護包括能源使用資訊(energy usage information)在內的電業消費者資料,並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標,包括:(一)於鼓勵創新的同時,適切地保護消費者資料的隱私與機密性,並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務;(二)提供消費者對其自身資料的適當近用(appropriate access);以及(三)不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。

  而為求取前揭目標之達成與實現,「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括:(一)「消費者之注意與意識」:透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序,並聚焦於消費者的選擇與責任,藉以讓消費者了解其所必須行使之同意;(二)「消費者之選擇與同意」:透過相關規定讓消費者能為非原始目的(Secondary Purposes)——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得;(三)「消費者資料近用」:透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序,其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性;(四)「資料的完整性與安全性」:透過相關規定規範網路安全管理計畫,以及聚合性資料(Aggregated Data)或匿名性資料的建立方式;(五)「自發性執行、管理、與矯正」:透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範,以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範,但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與,並經充分之專家與公民意見徵集,被預期在公布之後將有相當程度之約束力量,並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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