歐洲聯盟法院(CJEU)2019年10月1日對Planet49案(Case C-673/17)作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司,用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料,點擊「參加」鍵後,會出現兩個選項框,一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」,用戶必須勾選此一選項始可參加;另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」,此一選項已被預先勾選,而用戶可以取消勾選;在選項旁附有說明(如Cookie的用途等),並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》(ePrivacy Directive, ePD)以及《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)進行闡明,重點如下: 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則,必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意,本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象,而不能藉由其他標的加以包裝、暗示,用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護,不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用,而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露,包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等,以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。
PayPal 要求電子信箱服務提供業者封鎖未附有電子簽章的信件E-bay集團旗下的線上付款服務公司PayPal的代表律師Joseph E. Sullivan 於三月二十七日在倫敦舉辦的第五屆國際網路犯罪討論會議( International E-Crime Congress )中,提案要求電子信箱服務提供業者透過封鎖未附有電子簽章(Digital Signature)信件之方式,減少網路釣魚騙局(Phishing)的產生。該提案主要目的在透過電子信箱服務提供業者過濾垃圾郵件篩選系統( Spam Filters),以防堵看起來幾可亂真的網路釣魚郵件。雖然參與該國際網路犯罪討論會議的業者及政府機構並未對該提案達成共識,但是PayPal公司已和Google公司旗下的電子信箱服務Gmail達成協議,加強過濾垃圾郵件的篩選。 PayPal 是最常被詐騙集團利用偽裝郵件(Spoofing Emails)的受害公司之一,目前詐騙集團以偽裝公司郵件的技術進行網路釣魚,以騙取個人資料或帳號密碼來謀利。Paypal目前已使用數項電子簽章的安全技術,其中包括Yahoo!公司所研發的網域認證鑰匙(DomainKeys),該技術能有效地判斷寄件者的網域(Domain)是否為偽造及寄出信件是否來自偽造的網域。 目前網路釣魚的網站如雨後春筍般地出現,根據一份由國際業者及政府機構聯合提出之「反網路釣魚世界組織」(Anti-Phising World Group)報告指出,統計至今年一月份為止,全世界的詐騙網站已高達兩萬九千九百三十個。故PayPal特別對反制網路詐騙集團利用即可亂真的網路釣魚郵件,將上述提案於國際會議中提出討論 。
技術進步、資訊流通、隱私保障 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)