人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。
德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。
解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦內閣於2015年5月27日提出安全數位通訊及醫療應用法(Entwurf eines Gesetzes für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, E-Health-Gesetz)草案。 德國聯邦衛生部部長說明因草案的形成一直有所爭議,以致過程冗長。而為了保證大量數據的資料維護及安全,德國資料保護及資訊流通之主管機關聯邦資料保護官(Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI)及聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI),從一開始即密切參與其中合作。針對電子健保卡(die elektronische Gesundheitskarte)的資訊安全要求,德國聯邦衛生部將關注科技發展,持續更新相關規定。 本法案包括高安全標準之數位設施的建置期程,以及產生病人具體應用效益的時間規劃表,重要規定如下: 1.主檔資料管理(Stammdatenmanagement):被保險人主檔資料(Versichertenstammdaten)的測試及更新,自2016年7月1日起,於兩年內針對全國區域進行大範圍測試。 2.結合病人的緊急資訊(Notfalldaten):醫生能立即取得所有重要資訊,如過敏或過去病史等資料。當病人有該等需求之意願時,自2018年起健保卡即應包含緊急資訊。 3.藥物治療計畫(Medikationsplan):包含病人使用藥物治療的所有資訊,藥物治療計畫能於治療過程中使病人更加安全。而同時最少使用三種藥物的被保險人,自2016年起應採行藥物治療計畫。之後應可於電子健保卡取得藥物治療計畫相關資訊。 4.以電子方式發送醫療診斷報告(Arztbriefe):因目前為止醫療診斷報告仍係透過郵寄,然而為求重要資訊立即呈現,於2016年及2017年醫生以電子方式安全寄送診斷報告者,每份報告應收取55歐分的費用。 5.遠距醫療(Telemedizin):為推動遠距醫療的利用,自2017年4月1日起遠端傳輸X光照(Röntgenaufnahmen)的醫療診斷結果將收取費用。 6.醫療資訊系統的互通性:建立互通性指引(Interoperabilitätsverzeichnis)應可使醫療方面各類資訊系統所採行的標準透明化,且可使其規範更加標準化。而該指引應包含遠距醫療應用資料入口網站(Informationsportal)。 7.本法案所提期程,特別係針對實施的代表性自治組織(Organisationen der Selbstverwaltung),德國聯邦法定健康保險總會(GKV-Spitzenverband)、聯邦特約醫師協會(Kassenärztliche Bundesvereinigung)及聯邦特約牙醫協會(Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung)適用。
韓國首例 逮捕非法卵子掮客韓國警方在新頒布的 「生命倫理及安全法」 正式實施後,第一次 逮捕 一名涉嫌非法出售人類卵子的金姓男子,卵子的來源乃是該名男子利用積欠其高額債務的女子出售所得的。 警方在搜查了首爾地區的四家醫院後,起訴了涉嫌出售卵子的兩名大學生和一位主婦,並調查其他涉嫌利用網路從事掮客生意,將韓國女性的卵子出售給國內外 不孕夫妻 。 調查顯示,非法大型網站買賣女性卵子現象在韓國正日益猖獗,提供卵子的女性絕大多數都是因經濟困難 。 「生命倫理及安全法」於今年 1 月 1 日開始施行,該法律除了禁止買賣卵子和雇用代理母外,也是韓國作為禁止複製人類之法律依據。
德國巴伐利亞邦政府聲明其執行DSGVO(GDPR)的方式─對中小企業及協會友善的輔導今年7月31日最新一期的巴伐利亞邦政府公報(Allgemeines Ministerialblatt, AllMBl),揭露今年6月5日的巴伐利亞內閣會議紀錄─關於巴伐利亞邦執行DSGVO的方式。 公報內容指出幾個重點: 業餘體育俱樂部(Amateursportverein)、樂隊(Musikkapelle)或由志願者投入者組成的協會(Verein),不須任命資料保護官員(Datenschutzbeauftragten, DSB)。 如果因為對法律的不熟悉而初次違反DSGVO,並不會被罰款;相關單位的指示和建議將優先於處罰。因依據DSGVO第83條第1項規定,處罰應該是有效、適當且具有懲戒性的。故對於非第一次違反的情況,就可能直接依據DSGVO第83條規定處以罰款。 巴伐利亞邦不能接受「警告律師」(Abmahnanwälten)告誡企業資料保護行為違規的做法。 邦政府將向有關單位進一步確認DSGVO中的相關規定,其應用尤其必須能夠確保正確且適當的符合DSGVO的目標。 邦政府將與協會和中小企業進行進一步有關DSGVO適用的討論。 在巴伐利亞邦政府公布的新聞稿中,總理馬庫斯索德進一步表示:「DSGVO實現了更大程度的隱私保護,但不應該成為官僚主義的怪物。巴伐利亞將提供對協會及中小企業都友善的DSGVO適用方式。我們提供的是幫助,而不是懲罰。」內政部長Joachim Herrmann則表示:「DSGVO希望促使人民接受,但不是在人民的日常生活製造更多的困擾和額外的官僚主義。最重要的是,所有的協會、許多有志願者投入的地方或中小企業,必須透過適當和正確地應用DSGVO,來保護其免受過度的資料保護要求。」 巴伐利亞資料保護監督辦公室(BayLDA, Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht)並進一步公布了對許多中小企業,如:協會、醫療診所(Arztpraxis)、稅務顧問(Steuerberater)……等行業,遵循DSGVO的參考指引,提供進一步的遵循指示。
歐盟發布《個資侵害通知範例指引》說明個資侵害案例解析以利個資事故因應歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》(Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification)草案,並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》(Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679)透過案例分析進行補充說明,對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議,協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。 個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資,遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形,由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響,該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識,依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害(confidentiality breach)、完整性侵害(integrity breach)以及可用性侵害(availability breach)。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞,評估侵害對資料主體權利所產生之風險,制定適當計畫及程序採取適當因應措施,確定侵害事件之問題根因及安全漏洞,加強員工認知培訓及制定操作手冊,並確實記錄各項侵害行為,以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。 此外,該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例,分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩,共六大主題十八件案例,針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法,並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。