日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低,根據世界銀行之調查,日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時,是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率,日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行,目標是在今年6月前提出具體草案,納入2018年度的稅制改正大綱。
日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅,各地稅務署可透過國稅綜合管理(SKS)系統讀取申報書類並取得其內容,且由於相關申報書類依法應保存9年,利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。
以2015年為例,法人稅全年總申報件數約196萬件,其中已有75%是經由網路申報。但另一方面,資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%,理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統,以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外,佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因,就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。
我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段,為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景,應可參考前述日本政府之各項作法。
英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動: 1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
網路數位內容權利保護,牽涉各方角力iPod的成功,塑造了網路數位內容傳播的新商業模式,但對著作人權利保護團體來說,新科技與新產品對著作權人的權利會造成怎樣的影響,則是他們所高度關心的。 目前,著作權權利團體包括「美國唱片協會」(RIAA)與「美國電影協會」(MPAA)正在美國推動一項立法,希望透過法律的規定,限制未來數位媒體接收設備的若干科技發展。依法案推動者目前的構想,任何設備如能對於從數位網路上接收或下載的數位內容做任意的修改,便可能構成違法。共和黨籍參議員史密斯(Senator Gordon Smith)已表明支持此項立法。 此一立法運動,已引起各界高度的關注,包括科技廠商及民間組織在內,也表示質疑的態度。如何在保護著作權人權利與促進新科技發展之間,取得一個適當的平衡點,會是一個愈來愈重要的議題。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
美國食品及藥物管理局推動細胞治療新指引草案增加「傘狀試驗」加速細胞產品開發美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, USFDA)於2021年9月30日發佈了最新細胞與基因治療指南草案,提出細胞治療可透過「傘狀試驗」(umbrella trial)機制,使細胞治療於同一個臨床試驗計畫之下,針對同一類疾病,可進行兩種以上細胞治療技術試驗,來加速細胞治療臨床開發速度。 每個癌症病患實際上會有不同的基因變異,即使是相同類型的癌症也少有完全一樣的疾病機制(disease mechanism),因此,傳統臨床試驗僅能評估疾病機制較大族群的療效,但不同基因型的受試者對於相同藥物的反應可能有所差異,故難以預測病人是否將受益,亦或產生嚴重副作用,導致治癒效果不如預期。且現行的臨床治療規範中,即便醫師知道某標靶治療藥物對於特定基因體變異有效,但若此藥物未經USFDA核准於該腫瘤類型的適應症,醫師也無法使用。因此,透過傘狀實驗可提高細胞產品研發的靈活性與效率,並降低大量重複性工作,例如重複進行臨床前批次試驗、製程驗證、毒性測試…等等。若發生安全性疑慮,USFDA可針對個別研究組進行終止實驗,而不須將全部的臨床試驗計畫終止。 台灣未來可考慮將傘狀試驗納入細胞治療臨床試驗設計模式,並參考USFDA審核方式與標準,以加速台灣細胞治療或精準醫療發展。