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%。
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「不被追蹤網路資訊保護法」(Do Not Track Me Online Act of 2011)的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制,例如廣告商為了廣告的行銷,以網路技術追蹤消費者軌跡,廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項,給消費者作選擇,主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私,若是此法案通過後,可以藉此保護消費者的網路隱私權。 在2010年12月由美國聯邦交易委員會(U.S Federal Trade Commission, FTC)的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act,美國國會議員在2011年提出此法案進行討論,若是通過後,將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為,並且防免其將個人資料分享予其他企業,及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說,能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制,美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟,而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。 為了保護隱私,不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要,對於企業是否能追蹤消費者的網路活動,消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後,許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術,以提早因應不被追蹤法案的實施,而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案,認為可以因此保護消費者的網路隱私權。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
歐盟針對個人資料傳輸第三國之規範提出參考指引歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, 下稱EDPS)於2014年7月14日,針對利用雲端運算以及行動設備,將個人資料從歐盟境內傳輸至非歐盟國家之部分,提出意見書作為參考指引。EDPS通常會針對雲端業者在從事商業服務時,進行監督審查,當個人資料透過雲端運算服務進行傳輸或處理時,會由EDPS先行確認,以確保該傳輸是否符合歐盟之個人資料保護指令(Directive 95/46/EC)與規則(Regulation (EC) No 45/2001)之規範。 有鑑於跨境合作或使用傳輸服務等需求,歐盟境內將個人資料傳輸至第三國或國際組織之情形日益劇增,此參考指引之主要目的在於詳加解釋歐盟資料保護規則(Regulation (EC) No 45/2001)中關於國際間個人資料傳輸之規定以及應該如何適用。 首先,該指引針對何謂個人資料傳輸以及歐盟資料保護規則第9條之範圍做出說明,後續則分別就適當保護之意涵,以及由歐盟執委會基於規則第9.5條之規定依權限得決定第三國是否已達適當保護標準之國家等部分加以論述。最後,該指引則提供確認表,在資料傳輸前應經過一定的確認流程,包括確認資料接收的國家或組織是否已有適當的保護層級,若無,則是否尚有其他資料可證明。如上述皆無法證明,則應考慮是否有例外情況,例如:取得資料所有人同意得進行傳輸、資料所有人與資料控管者因契約約定同意傳輸、資料控管者與第三人因契約約定,基於資料所有人之利益而傳輸、基於重要公益事由或其他法律上之事項必要傳輸、基於保護資料所有人之重要利益而傳輸、基於資料提供於大眾而傳輸等。倘缺乏以上例外情形,則可考慮資料控管者是否得援引自己已經具備適當的安全機制而可進行資料傳輸。最後,如無任何安全之保護,則資料將無法進行傳輸至第三國。 綜上,歐盟針對資料傳輸予第三國之部分做出更詳細之說明作為參考指引,使資料之傳輸與流通更有明確的規範方向,其後續適用之成效為何應可持續觀察。