日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」,為提升國民健康、提高平均壽命,以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中,在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下:
(1)醫療等領域中導入ID制度
日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会),並於次月公布相關研究報告書,其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」,上述制度預計自2018年開始階段性運用,並於2020年正式實施,因此,本年度工作目標設定為,著手勾勒具體之應用系統機制,並針對實務面相關議題進行討論,自明年開始落實系統開發,整體而言,日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。
(2)透過巨量資料之利用,增進相關領域之創新
「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」,意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。
此外,在現行法規範下,為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標,應成立「代理機關(暫稱)」,以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料,並妥善管理與去識別化,日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目,期望透過協議會對相關制度之討論,能在明年訂定出具體的法律措施。
(3)個人醫療和健康資訊之綜合利用
日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料,並鼓勵民間依此開發新市場,但在此之前,政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先,為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」,保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等,得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊,該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動,由地區中小企業開始。
為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上,政府機關應訂定一些獎勵措施,鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。
此外,今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目,即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord,簡稱PHR),讓相關醫療資料得以流通運用。同時,日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」,並普及到全國各地,這麼做的目的在於,過往因為醫療資訊不流通,以及重症照護上的斷層,使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境,新政策希望讓這些患者無論遷居何處,在全國各地皆能安心接受醫療服務,而不受限於地區限制。
2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判,微軟公司必須支付約15億美元(折合新台幣近500億元)給阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司,以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初,另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定,駁回阿爾卡特公司所有的主張,因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年,當時未合併前的朗訊(Lucent,二公司於2006下半年合併)公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛,與阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果,在2月份的判決,根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目,來計算出可能造成的損失,所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定,卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中,專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡,相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償,如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外,爭訟的雙方都是業界的重量級廠商,不論結果如何,後續的發展都值得大家關注。
加州通過學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act)隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程,並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊,資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日,加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案,其中最引人關注的便是編號SB1177號法案,又稱學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act,簡稱SOPIPA)。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為,包括:(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的,運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定,禁止披露涵蓋資訊(covered information)。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information),或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外,SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施,以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時,線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下,刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效,將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者,同時也將適用於未與K-12學校簽署契約,但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
歐盟執委會通過數位歐洲計畫2023~2024年工作計畫為促進歐洲的數位轉型,歐盟執委會(European Commission)在2023年3月24日於通過數位歐洲計畫(Digital Europe programme, DEP)下的2023~2024年工作計畫,預計投入12.84億歐元於「主要數位歐洲計畫工作計畫」(Main DEP programme)(下稱「主要工作計畫」)及「網路安全工作計畫」(Cybersecurity Work Programme),以延續之前投入之成果,並加強歐盟對抗網路威脅的集體韌性。 實際上歐盟於2018年即提出第一個數位歐洲計畫,並透過數位單一市場策略(Digital Single Market strategy)嘗試建立符合數位特性的監管框架,藉以提高歐盟的國際競爭力,發展及加強歐洲的數位能力。數位歐洲計畫包括五個重點領域:超級電腦(Supercomputers)、人工智慧(Artificial intelligence, AI)、網路安全及信任(Cybersecurity and trust)、數位技能(Digital skills),以及確保數位技術在經濟及社會中被廣泛使用。 前述所說的主要工作計畫,其投入資金為9.095億歐元,重要工作有三。首先,藉由關注氣候和環境保護技術、數據資料、人工智慧、雲端、網路安全、先進數位技能及部署此些技術之最佳方法,並加強歐盟的關鍵數位能力。第二,關注數位公共服務,強調具跨境互操作性(cross-border interoperability)的公部門解決方案(例如歐洲數位身份)。此外,也將透過歐洲數位媒體觀測站(European Digital Media Observatory, EDMO)打擊假訊息,並以InvestEU計畫下的策略數位技術投資平台,重點支持中小及新創企業關注網路安全。 其次,網路安全工作計畫的投入資金為3.75億歐元,由歐洲網路安全能力中心(European Cybersecurity Competence Centre)負責執行,將支援建立國家和跨境安全操作中心的能力,以打造最先進的威脅檢測及網路事件分析生態系統。網路安全工作計畫還將資助產業(特別是中小及新創企業)遵守網路安全法規要求的項目,特別是網路及資訊系統安全指令(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS2)或網路韌性法案(Cyber Resilience Act)所要求的內容。 歐盟已在加強數位公共服務、數位技能及網路安全等方面投入許多資源,其中網路安全、資安威脅和打擊假消息等議題因其不受地區限制而更受到注目,未來仍待持續關注此些議題之發展。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。