繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。
由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。
因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。
在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。
日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業,產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援,例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等,預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段,第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量,推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後,確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構(JETRO)、新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)共同創立營運,目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」(2018年6月)選拔出92間企業,第2屆(2019年6月)選拔出49間企業,再加上今年度所選拔出之50間企業,目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中,有3間企業已解散或被併購)。
蘋果,谷歌結束智慧型手機專利訴訟蘋果(Apple)與谷歌(Google)旗下的摩托羅拉移動公司(Motorola Mobility)已明確決定就所有有關智慧型手機技術的專利訴訟達成和解。 兩家公司於5月16日周五共同聲明,此次和解並未包含專利交互授權的協議。聲明中指出「蘋果與谷歌亦同意在某些專利改良的領域可進行合作」 蘋果和使用谷歌的Android軟體技術製造手機的公司,已經在全球提出許多類似的訴訟,以保護自己的技術。蘋果認為Android手機所使用谷歌軟體技術,複製於iPhone手機。 依據兩家公司提出的申請,已通知華盛頓聯邦上訴法院駁回訴訟案件,但這協議似乎看起來不適用於蘋果對三星電子公司所提出的訴訟,因未接獲駁回案件的通知。 蘋果和摩托羅拉移動的爭議開始於2010年,摩托羅拉指控蘋果侵犯多項專利,其中包括一個主要如何使手機於3G網路上運行,而蘋果表示,摩托羅拉侵犯其專利的智慧手機的某些功能。 這些案件被合併由芝加哥聯邦法院,然而,審理法官Richard Posner在2012年審判前夕即駁回案件,認為無任何一方可提供足夠的證據各自的主張。上個月,上訴法院讓iPhone製造商另一次機會,贏得一個對抗競爭對手的銷售禁令。 谷歌於2012年以125億美元收購摩托羅拉移動,今年將摩托羅拉移動出售給聯想,仍保留大多數的專利。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」(情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会),檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項,於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約,透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料,根據個人指示或預先設定的條件,於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰(1)資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等;(2)模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係,列出具體應記載事項;(3)資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」(情報信託機能活用促進事業)一環,日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」,進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗,參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色,未來將會參考實驗結果,提出認定基準改善建議。