美國2015年「消費者隱私權法案」簡介
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今年三月底，Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料，侵犯了消費者的隱私權，違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示，Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz，讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群，但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入，也無法完全移除此項服務。甚者，選擇加入Buzz的消費者，亦無法找到明確的方式，控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意，將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用，構成目的範圍外的使用。 依據Google與FTC和解內容，Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度，不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為，並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見，之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止，消費者團體提出的意見，包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間，將隱私權保護制度適用到其所有的產品，對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作，以及在進行個人資料蒐集前，應彈跳出視窗取得消費者同意等 值得注意的是，FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information)，「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」，尚包含IP位址、個人實體位址，以及通訊名單等等。 本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益，亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展，但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度，反將造成小公司或新業者市場參進的障礙，愈發壯大Google的市場地位。 除此之外，Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴，最終和解金為850萬美元。 隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭，其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意，今年二月份時，Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。
政府科研計畫執行與貪污犯罪 經濟部擬推動太陽能與生質能技術，發展成為新雙星產業國內半導體產業及面板產業等科技產業，近年發展瀕臨瓶頸，尤其是面板產業，投資動輒上千億元，但這些資金密集產業，受景氣循環波動很大，半導體本質上又是代工型產業，面對全球化浪潮，必須思考如何走出代工微利宿命，太陽能光電及生質能是台灣最具發展潛力的明星產業，發展潛力更足以凌駕半導體及面板雙星產業，成為台灣未來的產業雙星。 目前半導體及面板產業，產值達兆，再生能源產業短期內難取代，不過，如果技術可以有所突破，爆發力將相當大。當前除經濟部大力推動休耕的農田轉作向日葵、大豆等能源種植，推廣生質柴油外，中研院研究團隊已可以從稻桿的纖維素提煉酒精核能所也有煉製酒精汽油技術，一旦跨部會研究團隊機制整合，並透過基因改造提升煉油技術，將可獲致驚人的突破。
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）