美國共和黨參議員盧比歐(Marco Rubio),亦為「美國國會及行政當局中國委員會」(Congressional-Executive Commission on China,簡稱CECC)之主席,於2018年5月宣布一項針對中國的立法——「美中公平貿易執行法」(Fair Trade with China Enforcement Act)。該法案以保護國家安全為目的,成為禁止美中兩國交易「敏感科技」之法源,同時,更提高課徵跨國公司來自中國的所得稅,藉以箝制中國竊取美國智慧財產。
而為因應中國國務院所提「中國製造2025」戰略計畫,其重點發展科技——機器人、航太、潔淨能源車(robotics, aerospace and clean-energy cars),該法案亦對中資持有美國研發製造上揭科技之公司的持股權予以限制。除此之外,該法更將禁止美國政府及其包商購買中國華為(Huawei)、中興通訊(ZTE)兩間公司的任何電信通訊設備或服務;美國國會和美國總統川普均指稱兩間公司會透過產品暗中監看美國,而施壓美國私人企業亦勿販售兩公司產品。
也許正如盧比歐參議員對外發表「美中公平貿易執行法」時所言,當今如何回應中國日益劇增對國家安全、竊取敏感科技之威脅,實為地緣政治(geopolitical)待解關鍵。
澳洲政府於2023年12月通過身分核驗法(Identity Verification Services Act 2023,以下稱IVS法)及其相應修正案(Identity Verification Services (Consequential Amendments) Act 2023,以下稱修正案)。聯邦政府考量IVS法案將影響既有法規,同時提交修正案,兩法案旨在建構身分核驗服務架構,促進驗證流程之監管與透明化。澳洲政府規劃之數位身分系統正逐步法制化,IVS法與同年11月通過之法定聲明修正案(Statutory Declarations Amendment Act 2023)將為該系統奠定基礎。修正案涉及2005年澳洲護照法,以下僅簡要介紹IVS法之驗證服務內涵。 該法規定三項聯邦政府部門可提供之身分驗證服務:文件核驗服務(Document Verification Service, DVS)、臉部核驗服務(Face Verification Service, FVS)與臉部識別服務(Face Identification Service, FIS),並授權相關部門發展對應之認證設施,以電子通訊方式確認身分核驗請求。請求身分驗證服務需獲個人明確同意並告知相關權利後方可進行,其驗證型態分為:核驗(Verification)與識別(Identification),前者涉及確認個人為所宣稱之身分的過程,以一對一比對回傳個人所稱是否為真;後者則為識別個人身分之過程,透由多人或多份文件逐一比對後回傳個人身分。文件核驗使用頻率及範圍最廣泛,公、私部門皆可申請使用;臉部核驗目前僅聯邦政府有使用權限,地方與州政府及私部門未來將可透過書面協議參與。臉部識別因其驗證方式涉及個資使用與隱私議題,請求者限於證人保護機構、執法或情報人員。 IVS法案及其相應修正案於2023年9月提送國會討論,同年12月經參、眾兩院通過。法案審議期間曾有倉促立法的爭議,有論者認為當局急於為公、私部門行之有年的身分核驗行為提供法規依據,並安排極短的法案辦論時間以限縮討論。
18F與加州政府共同打造採購新流程美國的數位服務推動小組18F(Digital service delivery,18F),因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署(General Service Administration,GSA)成立,透過業界與政府合作模式,幫助政府機關改善流程及增進效率,其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式,以達跨部會、機關之整合,並使對公眾的數位服務更便於使用。 18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗,提供了五項服務:(一)就已存的數位規格(digital component)打造訂製化產品(custom products);(二)以創新方式購買科技,使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書(Request For Proposal,RFP)、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼(open source code)以提升專案計畫;(三)替政府建造一安全、可擴展的工具與平台,其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求;(四)協助成為數位化組織,不只是增加組織內部數位化能力,更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變;(五)透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台,提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術,使政府機關能自行複製及使用。 近期知名成果案例發生於加州。在加州,每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件,若使用過時系統產生風險將無法估計,故加州政府、美國衛生與人群服務部(Department of Health and Human Services,DHHS)即利用了前述相關服務,與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月,合作建立新系統不到1年的時間,導入了契約文件之簡化、模組化(modular)契約之合併、敏捷性開發(agile development)、使用者中心之設計及開放源(open source)之實踐。 首先,代寫委外服務建議書,18F於其中展示如何將專案計畫為模組化,亦即別於過往採購的傳統模式,非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統,透過分離的方式,找尋不同開發商以更符合實際需求,亦能避免時間金錢的浪費,降低遲約或違約之風險。再者,聚集可能符合資格的供應商,邀請眾供應商建造以開放源代碼(open source code)方式的原型(prototype)。透過此一過程的激盪,18F從中協助評估所提出的原型、技術等,以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後,為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術,18F示範敏捷軟體開發(agile software development)專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估,且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。 面臨現代化數位服務,在美國,聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式,更能達實際需求,亦為內化之協助,利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例,或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。
美國發明法(America Invents Act)修正法案通過,為美國專利制度寫下里程碑美國參議院在2011年9月通過發明法修正案(Leahy-Smith America Invents Act),並經總統歐巴馬簽署同意公布,預計新修正的法案內容,將為美國專利制度寫下里程碑。觀察該法案幾項重要變革包括: 一、 專利權之取得:以先申請制(First to file)取代先發明制(First to invent),目的在於增進美國專利制度與國際專利制度的調和,以及確保發明人的權利保障可與國際普遍的制度接軌。新規定將自2013年3月16日開始實施。 二、 先前技術(prior art)之定義與新穎性優惠期(grace period):新法擴張先前技術(Prior Art)之範圍,申請專利之發明於申請日之前,如已見於刊物、已公開使用、已銷售或其他公眾所得知悉者,即因已公開而成為先前技術之一部分,喪失新穎性。惟在例外的情況下,申請專利之發明,在申請日前一年內由發明人或共同發明人自己,或間接透過第三人進行之公開行為等,則不被視為先前技術。 三、 支持小型企業或獨立發明人:修正條文要求美國專利及商標局(USPTO)應與相關智慧財產權協會合作,為小型企業或獨立發明人提供協助,並設立專利監察專案(Patent Ombudsman Program)提供申請專利之相關幫助,同時給予小型企業與微型實體(Micro Entities)最高75%的規費減免優惠。 美國在此次修正其發明法的過程中,納入過去25年來國際專利制度協商後的成果,雖有論者指出該法仍未解決部分問題,然而儘管有這些不足之處,新通過的法案仍解決了舊法時期不合理之處。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。