英國近來透過電子醫療紀錄的應用,以智慧演算法(intelligent algorithms)開發結合數位技術的創新醫療科技,這些成果多是以國民健保署(National Health Service, NHS)的資料做為基礎,因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。
2018年9月5日,英國衛生部(Department of Health and Social Care)在NHS健康與護理創新博覽會(NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018)中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」(Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology)。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時,將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。
此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境,內容包含十項原則,分別為:界定使用者、界定價值(value proposition)、對使用的資料保持合理(fair)、透明(transparent)以及當責(accountable)的立場、符合一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)的資料最小化原則(data minimisation principle)、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。
官方期望接下來能廣納相關人員的建議,以增進此指引在產業運作上的適用性,並預期於2018年12月公布更新的版本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國Farm Data Principles組織(下稱FDP,前身為英國農場資料委員會(The British Farm Data Council)),在2024年2月26日英國農業科學技術跨黨派小組(All Party Parliamentary Group for Science & Technology in Agriculture)於西敏寺辦理的會議,正式宣告農場資料認證計畫,FDP強調因目前欠缺資料治理原則,導致缺乏信任等資料使用障礙,並指出若未事先約定資料如何使用等,將致無法明確保護資料。截至目前為止,已經有7個組織取得完全(Full)或臨時(Provisional)認證。 農場資料認證計畫包含四大核心要求,分別為: 1.「您的資料是您的資料(YOUR DATA IS YOUR DATA)」:如強調應由資料生成者擁有及管控資料,且未經其許可,不得接觸、儲存、共享或銷售資料,以及應明確說明參與資料處理的對象等。 2.「通過認證的組織清楚資料共享的價值和好處(CERTIFIED ORGANISATIONS ARE CLEAR ABOUT THE VALUE AND BENEFIT OF DATA SHARING)」:如應針對資料使用範圍及方式,提供明確說明,以及必須解釋如何整合資料及其衍生的價值等。 3.「通過認證的組織須確保資料安全(CERTIFIED ORGANISATIONS KEEP YOUR DATA SAFE)」:如為維護資料安全,應採取適當的資料安全標準及規劃資料外洩處理流程等。 4.「通過認證的組織須努力使資料變得簡單(CERTIFIED ORGANISATIONS STRIVE TO MAKE DATA EASY)」:如提供資料相關教育訓練,以及確保組織能夠回應請求或投訴等。 為因應農業資料於研發過程中的資料應用風險,資策會科法所創意智財中心協助農業部研擬「智慧農業科技研發資料源頭查檢說明手冊」,並於2024年3月14日正式發布,相關手冊所附之資料管理查檢表,可協助智農科技研發者針對資料取得、使用及管理,事先進行整體性規劃,並與不同的資料提供者及合作對象就資料權利義務約定清楚。其中針對資料管理,更依照資料生成、保護及維護的標準化作業流程,設計各階段相應的管控要項,確保農業資料持續處於有效管理的狀態,以降低資料潛在風險,促進資料流通應用。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
再工業化!?美國推動先進製造知基礎法制政策研析 微軟,摩托羅拉兩度正面交鋒專利訴訟微軟與摩托羅拉移動(谷歌旗下公司)將展開第二次關於智慧型手機及其他技術的專利侵權訴訟之審判。 這場陪審訴訟將於周一在西雅圖舉辦,主要將解決“摩托羅拉是否違反以非合理的條款授權微軟在Xbox遊戲機中無線和視訊技術領域所使用的標準必要專利(standard essential patents)。 去年11月,兩科技公司進行第一次大對決,確認了微軟應支付給摩托羅拉使用其專利技術的費用。經過5個月的審議後,美國地方法院James Robart審判法官裁定給微軟優惠方案,其建議每年支付約略180萬美元的費用給摩托羅拉,雖超過微軟所估算的100萬美元,但仍遠低於摩托羅拉原提出的40億美元的要求。 微軟依據過去的文件資料表示,微軟過去已表示支付給摩托羅拉680萬美元的權利金,但摩托羅拉拒絕這筆權利金的費用。 面對即將到來的訴訟案,微軟將主張摩托羅拉原先所提出的需求屬不合理要求,已違背其費用主張的合理和不帶歧視性的條款(reasonable and non-discriminatory terms)協議。 合理和不帶歧視性的條款(reasonable and non-discriminatory terms),一般稱為“RAND“,其條款主要是為了防止擁有標準必要專利之公司,透過專利龔斷市場,使用不合理的競爭手法,造成其他競爭對手的傷害。