行動生活之隱私爭議-現行法制能否妥善處理位置資訊衍生問題

刊登期別
2006年06月
 

※ 行動生活之隱私爭議-現行法制能否妥善處理位置資訊衍生問題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=786&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/24)
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英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險

英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。

澳洲隱私保護辦公室檢討實施「選擇退出機制」後對「我的健康紀錄系統」之影響

  澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner,OAIC)在2019年11月發布的「2018-2019年度健康數位資料報告」(Annual Report of the Australian Information Commissioner’s activities in relation to digital health 2018–19),主要說明澳洲政府實施「選擇退出機制」(opt-out)後,對「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)(下稱系統)發生的影響,以及有將近1成的國民大量選擇退出系統,造成系統的醫療健康資料統計困難之檢討。   OAIC認為會發生國民大量選擇退出系統的原因,主要是不信任政府對系統資料保護及不清楚系統使用功能有關,因此提出年度報告,內容如下: 一、改善民眾對醫療資料保護的不信任,例如對醫療業者,開發保護病患隱私的指導教材,防止、外洩即時處理的能力。 二、加強宣傳,例如開發線上資源、影音等,讓民眾在使用系統時能有更清楚認識,且對選擇退出有更明確的認知。 三、改進系統設計,讓民眾能更清楚的看見使用說明,也能隨時掌握在系統上的資訊、設置警報提醒來防止他人侵入、也增加取消功能使資料達到永久刪除的效果。   建置該系統之目的,是因為國家有蒐集與使用國民的醫療健康資料需求,國民也能使用系統查看醫療紀錄、藥物過敏紀錄、曾使用與正在使用的藥物、血液檢查等;醫療人員也能透過醫療資料之電子化,減少重複及不必要的醫療檢查、對症下藥、避免因過敏引起的反應等,將醫療資源做有效的運用。   系統建置是依據「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012)第三章第一節註冊規定,要將國民的醫療健康資料納入系統,但不願意加入者,得選擇退出系統。而澳洲政府依據此法訂定選擇退出機制,2018年7月正式實施,要求全民強制加入系統,同時開放選擇退出機制,讓不願意加入系統的國民能選擇退出系統;選擇退出機制截止日期原先在2018年10月中旬,但在國民大量反應下,澳洲政府決定延至2019年1月底;在選擇退出機制的實施截止後,OAIC在2019年11月對選擇退出機制做出檢討報告,期望能透過檢討報告提出的建議來增強民眾對系統的信任與促進系統使用率。

加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件

  在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。   OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。

英國設立綠色財政委員會,檢討未來稅制綠化的方向

  英國為了達到稅制綠化的目標,特別在2007年底設置了一個集合產官學背景人員及消費者與環保組織代表組成的稅制檢討委員會-綠色財政委員會(Green Fiscal Commission, GFC)。GFC定位為獨立的組織,其任務是在未來的一年半期間,針對英國如要導入綠色稅與環境稅的稅制變革(green taxes and environmental tax reform, ETR),檢視完成其所涉及的相關議題,特別是導入困難之處何在,以期將過往對財貨“good“(例如勞動活動所產生的所得或收入)課稅的精神,規劃轉向為對環境有害的結果“bad“(如環境損害)予以課稅,GFC預計在2009年4月提出正式的報告,而報告探討的重點將會集中在以下三大部分:   - 有關環境稅如何執行與操作之資訊與證據   - 有關社會大眾與利害關係人對於環境稅所持態度之資訊與證據   - 針對研究報告內容對外進行適當的溝通   英國欲進行綠色稅制改革,主要是基於歲收中和(revenue neutral)的考量,意指對財貨的租稅減免(tax cuts on ‘goods’)短缺,應透過對有害活動課稅所增加的稅收,予以平衡。英國政府希望可以藉由GFC的研究成果,成果進行綠色稅制改革,讓英國的稅收來源在2020年可以達到至少有20%是源自於綠色稅。

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