聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議,設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP),專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。
2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出,報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等),主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督,將政府監督行為歸類為十項:
期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發,總結後續推動方向如下:
澳洲政府於 3 月 28 日 發布了反垃圾郵件( anti-spam )從業規則( code of practice ),強制網路服務提供者( ISP )採取反制措施,以防堵大量、不請自來的電子郵件;業者若未配合新法的要求,將面臨鉅額的罰款。 繼 2003 年頒布的「垃圾郵件法」( Spam Act )後,澳洲通訊及媒體局( Communications and Media Authority )此次依據垃圾郵件法規定,針對 ISP 業者進一步制定了從業規則,成為對抗垃圾郵件的另一項重要工具。新法課予 ISP 業者的主要義務包括了: (1) 向用戶提供過濾垃圾郵件的服務選項; (2) 合理限制用戶電子郵件的發送;及 (3) 設立相關的投訴機制等。 為給予業者相當的緩衝時間,新法將自今年的 7 月 16 日 實施,屆時主管機關將針對澳洲當地近 700 家 ISP 業者進行檢查。一旦發現有違規情事,澳洲聯邦法院可對之處以 1,000 萬澳幣以下的罰款。
國家通訊傳播委員會第545次委員會議審議通過「因應數位匯流調整有線電視收費模式規劃」案 日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國藉由ANDA優先審查與PreCheck計畫推動本土製藥供應鏈回流美國面對藥品供應鏈過度依賴海外的國安風險,近期採取多項政策與貿易手段,強力推動製藥產業在地化。統計資料顯示,在美銷售的藥品過半於海外製造,且全球僅約9%的原料藥(API)製造商位於美國,高度集中於亞洲。為扭轉此趨勢,美國政府推出以下核心措施: 一、簡易新藥申請(ANDA)優先審查試行計畫 為加速美國本土製造之學名藥上市,FDA推動「簡略新藥申請(ANDA)優先審查試行計畫」。依據FDA《政策與程序手冊》(MAPP)5240.3規範,申請人須提出資料證明符合三大要件以獲優先資格:關鍵生物相等性(BE)試驗於美國進行或取得豁免、最終劑型完全在美製造,且原料藥(API)皆來自美國國內供應商。 二、FDA藥品製造預先審查試辦計畫(PreCheck) 美國政府於2025年5月頒布第14293號行政命令,該命令旨在消除阻礙國內關鍵藥品生產的法規壁壘,縮減建廠與審查時程。其核心內容指示FDA全面檢視法規,減少重複性要求、提升審查可預測性,並擴大建廠早期的技術輔導,以降低本土製造的法規成本,確保供應鏈強韌性與國家安全。 在該命令授權下,FDA從被動查廠轉向主動輔導,推出具指標性的「藥品製造預先審查試辦計畫(PreCheck)」。FDA於2026年1月21日發布路線圖,並自2月1日起受理申請。計畫分為兩階段,首先是「設施整備期」,鼓勵企業於投產前建立「第五類藥品主檔案(Type V DMF)」,提交廠區佈局與藥品品質系統等資料,第二階段是「申請提交期」,藉由預先會議等早期溝通,釐清法規摩擦點,精簡化學、製造與管制(CMC)的審查工作。 三、貿易壁壘 除了法規誘因,美國政府亦利用關稅作為談判籌碼,對進口品牌藥與專利藥提出高額關稅威脅,藉此施壓藥廠回流。已在美建廠或擴大投資的企業可獲豁免,例如輝瑞已於2025年底與川普政府達成協議,承諾自願降低美國Medicare處方藥價格並投資700億美元於本土製造,換取進口藥品未來三年關稅豁免。 美國正透過法規鬆綁、審查誘因與關稅談判的多軌策略,加速重構本土醫藥研發與生產基礎設施,此舉將促使跨國藥廠重新評估其供應鏈佈局。