英國新聞申訴委員會(The Press Complaints Commission,簡稱PCC)日前針對某報業網路上發布之影片寄出違反隱私權之處罰裁定,該影片為一位16歲之高中學生利用行動電話所拍攝,內容紀錄該學生就讀之班級學生於教室內脫序的上課狀況,該學生錄下脫序現象之目的在向自己父母解釋其數學成績不佳之原因,此一事件被英國報紙The Sun, The Daily Mirror and The Hamilton Advertiser報導出來並將該影片公布於網路。 該校「家長、老師會」(Parent Teacher Association)為此向英國新聞申訴委員會提出申訴,主張報社報導並於網路上公布該影片之行為,構成對於影片中學生之隱私權侵害,因為包括校方、學生以及學生家長皆未對影片播放表示同意。 PCC表示,學校的風紀問題已被認定與公共利益相關,而本案影片學校對於學生鬆散管理導致之脫序行為已經影響學生學習之表現,明顯屬於重要之公共利益事項。然而,該報社於報導此事件時,無論於報紙上之圖片以及網路上之影片皆未加以處理,尤其,網路上之影片有部分學生之身分可被明顯辨識,而新聞媒體具有確保學生隱私權不致於因出現鏡頭前而受到侵害之責,雖然依據該報社表示若將學生影像模糊處理將降低事件可能造成之影響,但學生隱私之保護將比新聞媒體呈現事件之利益更為重要,故裁定該報社違反新聞媒體工作規範中之隱私權保護規定。 PCC從今年(2007年)2月已開始對於報社所擁有之多媒體網路內容規範管理,而該規範並未排除大眾提出之資料,只要該資料為該報社可編輯掌控之範圍內,皆受到規範。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部(The Department of the Prime Minister and Cabinet,PM&C)之國家資料委員辦公室(Office of the National Data Commissioner)於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」(Data Availability and Transparency Bill 2020)至澳大利亞國會(Parliament of Australia),國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案,將原先未開放的公部門資料,透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度,以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性,藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制,係由作為「資料保管者」(Data custodians)的各聯邦部門和州政府,自行或透過「被認證的資料服務提供者」(Accredited data service provider,下稱ADSP)共享其所保管的政府資料,使「被認證的利用者」(Accredited user,下稱利用者)得以利用之。 另外,該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下,才能共享資料,要件包含: 1、資料共享目的:係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料,則不包含在內。 2、資料共享原則:包含符合公共利益或道德評估之計畫;具備適合共享資格的人員;安全環境;資料最小化;合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議:資料保管者與利用者之間,必須簽定「資料共享協議」,該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時,該法案使原先被法律限制共享,或單純未積極開放的資料,都得以在利用者提出要求後,於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之,若不符合法案的要求,則不得共享資料,回復到原先的法律狀態,適用原先的資料保護框架。 最後,該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」(National Data Commissioner),負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者,並監管所有的資料共享計畫,以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」