資訊社會法制架構初探－以2003年聯合國資訊社會高峰會之決議為借鏡
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。 員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）與加拿大首席選舉官（Chief Electoral Officer of Canada, CEO）於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引（Guidance for federal political parties on protecting personal information）。目前加拿大選舉法（Canada Elections Act, CEA）僅概括規範政黨須制定隱私政策，以保護選民之個人資料，惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策，並提交給加拿大選務局（Elections Canada）。若其隱私政策變更，必須通知首席選舉官，且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範，為具體實踐政黨隱私保護制度，加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件： 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料？ 二、 如何保護其蒐集之個人資料？ 三、 說明如何利用個人資料？是否會將個人資料給予第三方？ 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓？內部控管機制為何？ 五、 蒐集分析之資料為何？是否有利用cookie或相關應用程式蒐集？ 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外，該辦公室更建議參採國際隱私保護作為，著重公平資訊原則，政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集，且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資，並應建置保障性措施與合規性管理機制。