英國於2016年11月底通過「調查權力法案」(Investigatory Powers Act 2016),該法案的部分內容已於同年12月30日生效,主要係將目前執法機關和情資單位之通信及相關資料蒐集的權力整併,並訂定了通信監察書(Interception Warrants)授權及監督之方式,以及要求業者保留網路連結記錄以供執法機構識別網路使用者。法案共分為九個章節,分別為:
1.一般隱私保護
2.合法監聽通信
3.取得通信資料之授權
4.通信資料之保留
5.設備干擾
6.大量授權
7.大量個人資料之授權
8.監督措施
9.其他及一般規定
調查權力法案通過後,使英國政府得以合法的監控人民許多行為,包括蒐集、查看民眾的網絡瀏覽記錄、通訊資料、通聯紀錄及相關個人資料等,而監控範圍不再限於個體,並擴大至全體民眾。此外,必要時警方及安全部門亦得破解或遠端遙控人民之電腦或手機。法案並要求通信服務提供商(Communication Service Providers, CSPs)將民眾之網路使用紀錄相關資料保存至少12個月,而近50個不同之機關都能夠查看該些資料,如警察局、國防部、司法局、金融行為監管局,甚至與國家安全較無關連的食品標準局及勞動和退休金部等部門,均有查看之權限。
法案目前生效的部分包括政府蒐集和保留民眾資料之權力,以及得強迫握有民眾資料的科技公司或相關單位,將所掌握關於民眾的資料交給情報機構。
英國政府認為,在面臨現今高度安全威脅之情況下,網路已成為恐怖份子用來犯罪的新工具,故有必要讓執法與情資單位擁有維護人民安全的權力,確保政府具備對抗該挑戰的能力,使情資單位得以阻止新型態之犯罪並追訴參與犯罪之相關人員。
然而,該法案已遭數萬人民連署反對,要求廢除該法案,因人民於網路上進行的各樣活動,均將遭受國家的監視,而負責機關也將面臨負荷龐大的資訊處理量,且一般人民之個人資訊亦將暴露在巨大的風險下。
目前法案部分內容尚未生效,如網路連線紀錄(Internet Connection Records)的蒐集,因相關安全機制尚未建立完成。但可想而知,該法案所造成的爭議,已成為英國民眾所關注之焦點,而未來全面生效後,英國政府該如何面對這些反對的衝擊,則可繼續觀察。
美國現任總統川普(Donald J. Trump)於美國時間2020年12月4日簽署物聯網網路安全法(IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020),針對美國聯邦政府未來採購物聯網設備(IoT Devices)制定了標準與架構。 該法要求美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)應依據NIST先前的物聯網指引中關於辨識、管理物聯網設備安全弱點(Security Vulnerabilities)、物聯網科技發展、身分管理(Identity Management)、遠端軟體修補(Remote Software Patching)、型態管理(Configuration Management)等項目,為聯邦政府建立最低安全標準及相關指引。如果使用政府機關所採購或獲取之物聯網設備無法遵守NIST制定的標準或指引,則不得續簽採購、獲取或使用該設備之契約。 安全標準和指引發布後,美國行政管理和預算局(the Office of Management and Budget)應就各政府機關的資訊安全政策對NIST標準的遵守情況進行審查,NIST每五年亦應對其標準進行必要的更新或修訂。此外,為促進第三方辨識並通報政府資安環境弱點,該法要求NIST針對聯邦政府擁有或使用資訊設備的安全性弱點制定通報、整合、發布與接收的聯邦指引。 雖然該法適用範圍限於聯邦政府機關,惟因該法限制聯邦政府機關採購、獲取或使用不符合NIST標準或指引的物聯網設備,將促使民間業者為獲取美國政府訂單而選擇遵循NIST標準,未來該標準可能成為美國物聯網安全的統一標準。
歐盟執委會發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」,強調前瞻技術的產業研發協作與成果運用歐盟執委會(European Commission)於2021年2月22日發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」(Action Plan on Synergies between Civil, Defence And Space Industries),作為進一步加強歐盟前瞻科技與和相關基礎產業的行動方針。這也是歐盟首次以歐盟防禦基金(European Defence Fund)策畫補助民用、國防與航太產業領域中具有泛用性及破壞式潛力的前瞻科技(例如雲端、處理器、網路、量子和人工智慧等),以強化歐盟創新能力。 該行動計畫之目標為:(1)the synergies(協作):強化歐盟相關計畫與研究工具的互補性,使其得以涵蓋研究(research)、開發(development)和部署(deployment)三個區塊,並增加投資效益和成果有效性;(2)the spin-offs(衍生企業):本行動計畫鼓勵國防投資以促進國防研究衍生企業,使國防和太空的創新研究成果得以作為民用,持續發展相關技術;(3)the spin-ins(內部創新):前瞻領域的創新往往來自新創事業、中小企業和民間科研機構,因此本行動計畫促進歐洲各國國防合作計畫執行時運用民用產業創新研發成果,避免重複研究耗費資源。 為達到前述目標,該行動計畫臚列11個民用、國防與航太產業共同協作行動,並可綜整為四大方向:(1)創建框架以加強歐盟在相關計畫和研究工具間的協同作用和互惠(cross-fertilisation),例如在數位、雲端和處理器等產業領域建立共通框架;(2)關鍵技術(critical technologies)開發應確保系統一致,包含初步確認關鍵技術與未來相容性要求、進一步共同確認技術發展藍圖、最後確定旗艦計畫(flagship projects)間應減少依賴性並增加標準化和互操作性(interoperability),同時促進跨境與跨域合作;(3)建立創新孵化器(innovation incubator)網路支持新創事業、中小企業和科研機構(Research & Technology Organisation, RTO)的創新;(4)發展三大旗艦計畫,分別為無人機技術(drone technologies)、以航太為架構的安全連結技術(space-based secure connectivity)、以及太空交通管理技術(space traffic management),並藉由計畫發展相關產業使歐盟成為改變世界規則之領導者。 此外,該行動計畫雖然目前僅限於使用在歐盟級計畫和研究工具,但也可能積極影響並觸發歐盟各國仿效類似行動,進一步影響歐盟境外合作夥伴共同支持該行動。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,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
日本內閣閣議決定2023年度朝向數位社會實現之重點計畫,強化活用數位技術之法規整備2023年6月9日,日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。該計畫是針對數位社會之實現,明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革(こうぞうかいかく)、個別施行政策之努力,並做為日本向世界提出建言時的羅盤。 其中,值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會(デジタル臨時行政調査会)的調查,確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念,以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文(下稱過時法律)約有一萬條。對此,數位臨時行政調查會表示,數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面,為了最大化發揮數位化的效果,法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表(デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表)」對各過時法律做出相關檢討,並以2024年6月修正各過時法律為目標。 舉例來說,為實現民事判決的全面數位化,2022年5月18日,日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案,其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料,以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正,以言詞辯論程序為例,當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序,惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。 台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統,同年9月開放稅務行政訴訟事件使用,並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於,日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過,日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書,可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向,作為我國之參照。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)