開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究

刊登期別
2006年03月
 

※ 開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=788&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/08)
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NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針

  經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。   因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。   方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

美國提出個人資料安全及外洩通報法草案

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