英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示

刊登期別
2005年01月
 

※ 英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=793&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/01)
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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。

日本政府決定採用共通編號制的三個方案,也會顧及消費稅的逆進性

  日本政府於6月29日召開關於賦予國民每一個人一個編號以便掌握每個人所得的「共通編號制度」的檢討會,會中決定將以利用於納稅與社會保障給付為軸心,朝引進制度推動的三種選擇方案。會中也討論到利用於減緩使低收入群負擔愈加沈重的消費稅的「逆進性」上。目前提出相關方案也有緩和參議院改選中有關增稅批評的目的。 從之後的1個月內會開始募集國民的意見後,到年底會將三種方案綜合為一案,以明年的一般國會會期中提出相關法案的方向推動。   有關共通編號制度,當然被指出會有個人資訊外洩與侵害隱私權的憂慮。菅直人首相在檢討會中提到「希望是立於國民本位制度上的來思考,也必須得到國民大眾的瞭解」。在檢討會中承認僅供稅務使用的A案、用於稅務與社會保障的B案及用於大範圍的行政領域上的C案,使用範圍各自不同的三種方案。   也出現希望所賦予的新編號能與目前正在使用中的「住民票號」能夠接軌的想法。利用編號制度正確掌握國民的所得情形,進而在增加消費稅之時,就有可能適切地對低收入群進行減稅與用現金補助。   消費稅是對包含生活必需品等大範圍的物品及服務課稅,所以愈是對將收入用於消費的比例龐大的低收入群會對增稅的負擔愈感沈重。 對減緩此一逆進性的有效制度,就是對有繳納的所得稅給予減稅,沒繳納所得稅的給予現金補助的「附給付的稅額扣減」。充分利用編號制度,將可補足反映所得所能退補的金額。

日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》

日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險,保護和行使著作權人權利,於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》,以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的資料為基礎,制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分,第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」,依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的區分方式,分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(業務)使用者(事業利用人)」和「業務外利用者(一般利用人)」四個利害關係人,依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施,以及提供和使用人工智慧系統和服務時,安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人(例如表演人)的權益保護,從權利人的思考角度,建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的(著作權)法律上利用行為[2]。其次,說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制;於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施;最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中,針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係,除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(事業與一般利用人)」,提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍,並提供如何降低風險的對策。同時,從權利人角度提供如何保護權益的指引,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下: 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製,無需獲得權利人的授權,但是,該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容,而進行額外學習;為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現;對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」,這三個情況係同時存有「享受」著作目的,不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷,資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下,未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時,屬於「不當損害著作權人利益」的要求,將不適用(日本)著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料,則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權,人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法,如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下,則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」, 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一,權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性(依拠性)」要件,例如:AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名(標題)或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出,除利用人外,開發或提供者亦有負侵權責任的可能,特別是--人工智慧頻繁產生侵權結果,或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果,但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時,可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品,甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物,不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態,該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧(AI)科技迎來契機,其生成內容隨著科技發展日新月異,時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售,或是將Chat GPT內容當作補習班教材,均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件,單純機械性的AI自動生成,基本上欠缺「人的創造性」,非著作權保護對象,已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本?賦予AI訓練合法使用既有著作,應有的界限?衡平(賦予)既有著作的著作權人權益?AI服務提供者應負那些共通義務?是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任?AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件?等等諸此進一步的疑義,則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》,我們可以清楚的看出,在樹立成為AI大國的國家發展政策下,其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製,但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任,彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時,做為完善相關法令機制的重要參考。 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) [1] 文化庁著作権課,「AI著作権チェックリスト&ガイダンス」,令和6年7月31日,https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf,最後閱覽日:2024/08/20。 [2] 詳見前註,頁31。 [3] 詳見前註,頁7。 [4] 詳見前註,頁8。 [5] 詳見前註,頁9。 [6] 詳見前註,頁9。 [7] 詳見前註,頁35。 [8] 詳見前註,頁36。 [9] 詳見前註,頁42。

美國法院將考慮命Google提交相關資料

  美國布希政府為捍衛1998兒童線上保護法(1998 Child Online Protection Act),要求法院命Google提交有關民眾使用該公司之搜尋引擎所輸入之關鍵字資料,以證明透過搜尋引擎,兒童使用電腦連結到色情網站並非不易。但是,Google主張此將會危及其使用者個人的隱私以及其營業秘密。   一名負責審理此案的法官於日前表示,其將會考量政府蒐集此等資料的需求以及Google之使用者的隱私保護議題,且其可能會允許司法部 (Justice Department) 可以接近使用 (access) 一部分由Google所建立的網站連結目錄,但並不是Google使用者所輸入的關鍵字資料。

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