歐洲法院於2016年12月21日針對英國2014年數據保留及調查權力法案(Data Retention and Investigatory Powers Act 2014;簡稱DRIPA)作出裁決,其認為該法案授權政府機關得要求電信營運商「普遍性及無區別性」保留使用戶之流量及位置數據,並應政府機關指示提供,違反歐盟電子通訊隱私指令(2002/58/EC;E-Privacy Directive),與歐洲聯盟基本權利憲章第7條私生活與家庭生活受尊重之權利,及第8條個人資料受保護之權利。
詳言之,歐洲法院認為,歐盟電子通訊隱私指令15(1),雖承認會員國在保障國家安全、國防、公共安全及預防、調查、偵查及起訴刑事犯罪或未經授權使用電子通信系統之行為下,可立法採取適當措施予以限制電子通訊之隱私權,但由於流量及位置數據是可以藉由保留數據精確得出個人私生活,並據以建立個人簡介,因此,倘允許「普遍性及無區別性」之要求保留數據,對於歐洲聯盟基本權利憲章是非常深遠與特別嚴重之侵害,將導致個人未受任何通知,政府即可要求電信營運商保留數據,使民眾之私生活處於不斷被監視之中。
據此,該裁決進一步指出,立法上須具備特定標準及客觀證據,足以證明個人或其數據可能與重大刑事犯罪或恐怖主義有關連性,且保留數據行為具有打擊重大犯罪或預防嚴重公共安全風險之利益,方可限縮歐洲聯盟基本權利憲章所規定之基本權利,且應採取適當保護措施,並確保保留數據於保存期間結束後能徹底且不可復原之銷毀。
然而,歐洲法院之此項裁決見解,在英國脫離歐盟已成定局之情形下,其遵循態度與影響力為何,尚不可知,甚且對於其國內於12月實行,以賦予政府更大權力監控民眾之調查權力法案(Investigatory Powers Act. 2016)之衝擊程度為何,亦值得後續觀察。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
韓國通過網路電視法案由於新興通訊技術的應用與網路頻寬的快速成長,透過網路收看電視已不再是遙不可及的科技願景。網路電視(Internet Protocol Television;IPTV)在許多國家都已經是逐漸應用成熟的服務,但是相對而言,法規的管制架構卻多仍處於追趕摸索的階段。 網路電視之相關法制爭議眾多,曾被提出討論者如攸關管制基準之網路電視定位,是否視同傳統廣播電視加以管制?相關之義務是否比照要求(如對於無線電視之必載義務)?網路電視市場之界定?市場力量之監督與公平競爭環境之維護等,皆為重要的關注焦點。 韓國國會傳播特別委員會於上月(11月)通過一項網路電視法案(IPTV Bill),對於重要之網路電視相關規範加以界定。此一國會傳播特別委員會所通過之網路電視服務法草案,對未來網路電視可能的市場主導者(包含廣播電視公司、網際網路服務提供者、電信公司等)之行為,事先加以規範。例如規定KT等重要電信公司提供網路電視服務並不需要另行成立附屬公司;另一方面,廣播電視公司未來將可提供全國性的網路電視服務,惟其市場佔有率將限於整體市場的三分之一以下。 未來的網路電視型態可能包含被動收視或主動要求播送,其他附加的服務更包含透過網路電視進行購物、遊戲、金融服務等,潛藏之商機已引起各界注意,也值得國內盡早思考整體管制架構,促進產業成熟發展。
FCC通過許可有線電視系統對基本電視服務進行加密,以對抗盜接訊號美國聯邦通信委員會(FCC)批准,有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密,有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術,以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前,有線電視業者被禁止在基本服務加密,有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示,據估計目前約有近5%非法盜接的服務,造成每年約5億美元的收入損失,此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。 同時隨著數位有線電視普及程度的提高,大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視,僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務,但因為此種接收方式無須加密,因此存在有盜接的問題,因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定,使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸,避免訊號盜接的問題。 然而相對的,一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密,而無法提供低成本的替代裝置,有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒,部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能,如果系統業者完全加密他們的內容,這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法,全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送,而無須至消費者家戶進行,可節省人力與成本。
什麼是「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)?為重塑美國先進製造技術領導地位,發展創新研發與就業,美國總統歐巴馬陸續啟動先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)與國家製造創新網絡(National Network of Manufacturing Innovation, NNMI)等框架計畫,並於2014年10月由美國總統執行辦公室和科技顧問委員會發布「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)。 其中新版的先進製造夥伴計畫,除續行原先之計畫目標,例如:對於「研發技術政策形成」、「區域創新機構」與「全國製造創新網絡」等要項外,「先進製造夥伴2.0」框架強調「製造業資源如何有效匯集」,另透過「組織角度設計」、「法制環境建構」與「商業化運用促進」等面向提出具體執行建議。