「數位藥丸(digital pill)」新運用
英國航空公司(British Airways)近來對數位藥丸申請了專利，並且調查乘客是否願意吞食數位藥丸，使空服員得對其提供更好的服務。
該數位藥丸以主要是一個可食用的偵測系統，藉此航空公司得以知悉乘客的身理狀況，包含偵測乘客的心跳、體溫、或是否處於睡眠等生理反應，航空公司便可據此調整基上的的燈光、用餐時間以及機上娛樂設施等等。這一整套「為了提升乘客旅遊品質」的系統現在被寫成專利申請書，並於2016年提出英國航空公司表示利用不同的資料可以幫助機員了解乘客是醒或睡、是否緊張、冷熱或感到不舒適，並通知機員。依據其專利申請書，英國航空希望創造一個App，協助乘客改善整體旅遊品質，不僅是在機上，而是乘客從踏出家門開始到旅程結束，均能享受此科技之便利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案（Data Act），該法案雖預計於2025年才會生效，該草案自2022年公告以來，各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見，如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂，歐盟在發揮資料經濟價值（資料交易與資料使用）的方向下，將業界考量納入進行修改，以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下： 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上，資料法建立了資料共享的基本規則，確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人（包含產品/服務使用者），另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流，資料持有人可以與請求提供資料的第三人（資料請求者）協議應採取之保密措施，在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施，資料持有人可暫停資料共享，在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料，在無使用者許可下，不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊，以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態，確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上，其聚焦在非個人資料的數位資料上，除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外，亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性，盤點現有產品或服務所產出的資料屬性，如可能需特別約定保密措施之營業秘密，預先規劃資料管理機制與對應管制措施，就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1]（Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act）於2024年8月1日正式生效後，針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1，有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型，由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效，為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範，主要分為四個等級[3]： 1. 不可接受風險（Unacceptable risk） 2. 高風險（High risk） 3. 有限風險，具有特定透明度義務（Limited risk） 4. 最低風險或無風險（Minimal to no risk） AI Act之風險分級系統推出後，各界對於法規中所說的不同風險等級的系統，究竟於實務上如何判斷？該等系統實際上具備何種特徵？許多內容仍屬概要而不確定，不利於政府、企業遵循，亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統，推出相關指引，目的在明確化規範內涵規範，協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1（a）、（b）－有害操縱、欺騙與剝削行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削，使他人淪為實現特定目的工具之行為，以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」（placing on the market）[4]、「啟用」（putting into service）[5]或「使用」（use）[6]。 2.應用目的：該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」，此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力，導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性：關於(a)有害的操縱與欺騙部分，係指使用潛意識（超出個人意識範圍）、或刻意操控或欺騙的技術；關於(b)有害地利用弱勢群體部分，是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果：該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係：該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲，以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間，具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1（c）－社會評分行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果，以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須用於對一定期間內，自然人及群體的社會行為，或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果：透過該人工智慧系統所產生的社會評分，必須可能導致個人或群體，在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇，或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1（d）－個人犯罪風險評估與預測行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量自然人應依其實際行為接受評判，而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等，即逕予評估或預測個人犯罪風險。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果：前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析，或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定：若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實，針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估，則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1（e）－無差別地擷取（Untargeted Scraping）臉部影像之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像，用以建立或擴充人臉辨識資料庫，將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權，並剝奪其維持匿名的權利。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性：填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係：建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源，須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1（f）－情緒辨識行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為，以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力，以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異，缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用，因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果，並侵害相關個人或群體的權利，尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係：該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定：為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中，情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等，具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1（g）－為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統（Biometric Categorisation System）[7]，可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊，並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類，進而可能導致不公平或歧視性待遇。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為係針對個人進行分類；而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，並依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係：前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定：本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記（Labelling）或過濾（Filtering）行為，如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1（h）－使用即時遠端生物辨識（Remote Biometric Identification, RBI）系統[8]執法[9]之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法，可能對人民權利與自由造成嚴重影響，使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外，RBI系統的不準確性，將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的：使用目的須為執法需要。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係：其使用情境須具備即時性，且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向，惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為，亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」，對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡，歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見，推出《受禁止人工智慧行為指引》，針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」，期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性，並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織，則亦可作為實務參考，有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點，所謂「投放於歐盟市場」（placing on the market），係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」；所謂「提供」，則係指在商業活動過程中，以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點，所謂「啟用」（putting into service），係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用，而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點，「使用」（use）之範疇雖未在AI Act內容明確定義，惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後，其生命週期內的任何使用或部署；另參考AI Act第5條的規範目的，所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義，生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義，RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義，「執法（law enforcement）」一詞，係指由執法機關或其委任之代表，代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪，或執行刑事處罰，並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
日本政府擬修法擴大個人編號卡（My Number Card）資料使用及調取範圍日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」（平成二十五年法律第二十七号，行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律）之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域，該法對哪一些行政機關能調取，以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大，除了前揭所提三個領域外，將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次，為擴大個人編號用途與增加運用彈性，此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號（My Number）提供限制中，第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改（基於國會立法授權，而由行政部門所頒訂，具有對外法拘束力，類似我國法規命令位階），讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號，以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後，細節部分還需約時二年修改作業系統，最快預定令和7年（2025年度）施行。其他修正重點如：1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結，此舉係為改善疫情期間之問題，未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢；2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療；3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評，在尚未經過國會及有識者充分討論前，貿然大幅擴大資料調取、使用範圍，尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號，可能讓政府更容易掌握民眾資訊，像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料，即使作為醫療或健康用途時，也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處，惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍，並於該法中說明相關管理措施，仍值得我國未來密切關注。