歐盟布魯塞爾會議規劃組織(QED)在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論,呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策,加速標準建立,並且預計調整現行法律規制,著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定,討論重點如下:
1.目前面臨之法律空缺為何
2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架
3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責
4.相容性問題應如何達改善途徑
5.資料所有權部分之問題如何因應
6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用,雲端是否為最終解決方式
7.如何建立適當安全防護機制。
8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據
9.各會員國對於資料保護立法不同,其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行
我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」,期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行,未來,相關法制配套規範,如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題,皆有待進一步探討之必要。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission)於今(2020)年2月公布控制者資料安全指引(Guidance for Controllers on Data Security),愛爾蘭資料保護委員會表示本指引亦適用於資料處理者。指引內針對17個面向說明控制者於資料處理時應考量之安全措施,分別為:(1)資料蒐集與留存政策(Data Collection and Retention Policies);(2)存取控制(Access Controls);(3)螢幕保護程式(Automatic Screen Savers);(4)加密(Encryption);(5)防毒軟體(Anti-Virus Software);(6)防火牆(Firewalls)(7)程式修補更新(Software Patching);(8)遠端存取(Remote Access);(9)無線網路(Wireless Networks);(10)可攜式設備(Portable Devices);(11)檔案日誌及軌跡紀錄(Logs and Audit Trails);(12)備份系統(Back-Up Systems);(13)事故應變計畫(Incident Response Plans);(14)設備汰除(Disposal of Equipment);(15)實體安全(Physical Security);(16)人為因素(The Human Factor);(17)認證(Certification)。 此外,愛爾蘭資料保護委員會還強調,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第25條與第32條有關資料控制者之義務,可透過「從設計與預設機制著手資料保護(Data protection by design and by default)」,與適當的技術及組織措施等方式,並考量現有技術、執行成本、處理之本質、範圍、脈絡及目的與對當事人權利及自由之風險可能性與嚴重性等因素,以確保其安全措施符合相應資料風險之安全等級。 最後,愛爾蘭資料保護委員會表示資料控制者更應確保其組織內員工瞭解該等安全措施並確實遵守,資料控制者應於制定其資料安全政策時考量到本指引所列各項目,以履行其保護資料安全之義務。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
FDA允許第一個可以直接對消費者進行個人基因遺傳的健康風險服務測試法-GHR「美國食品和藥物管理局(FDA)」於2017年4月6日准許「23and me個人基因遺傳健康風險服務測試(簡稱GHR)」進行行銷,FDA要求該測試方法可以一定準確度檢測出十種疾病及可能條件。GHR是第一個被美國食品藥物管理局授權允許直接對消費者進行測試並提供個人遺傳傾向及醫療疾病條件資訊給消費者的測試。 GHR試圖提供遺傳風險資訊給消費者,但這個測試無法確定人們發展成疾病或發病條件的總體風險,因為除了某些遺傳變體的存在,還有很多因素會影響健康條件的發展,包含環境以及生活方式的因素,因此該檢測可能可以幫助人們做選擇生活方式的決定或告知消費者專業的健康照護。 23and me的GHR測試是運作自隔離唾液樣品中的DNA,此檢測被測試超過500000個遺傳變體,其檢測關於發展成以下十種疾病或發病條件增加風險的存在與否,包括帕金森氏症(Parkinson’s disease)、阿茲海默症(Late-onset Alzheimer’s disease)、自體免疫問題(Celiac disease)、α-1抗胰蛋白酶缺乏症、早發性原發性肌張力障礙(early-onset primary dystomia)、因子XI缺乏症(factor XI deficiency)、高血病1型(gaucher disease type1)、葡萄糖6-磷酸脫氫酶缺乏症(glucose 6- phosphate dehydrogenase defiency)、遺傳性血色素沉著症(hereditary hemochromatosis)、遺傳性血栓形成(hereditary thrombophilia)。 此外,FDA更要求所有DTC測試在醫療用途目的上之使用必需要能跟消費者溝通,使消費者可以充分了解該測試法後選用。其中一個研究顯示,23andMe的GHR測試的相關資訊是容易被理解的,有90%的人能夠了解報告中所呈現的資訊。
從歐洲法院實務看資料保護在智慧聯網時代下發展-以資料保存指令無效案和西班牙Google案為例