「亞馬遜公司（amazon）」積極向美國政府機關推動其所開發的人臉辨識軟體“Rekognition”，將可能造成隱私權的重大侵害
亞馬遜公司所開發的“Rekognition”軟體可以進行照片中的人臉辨識識別，單張圖片中可辨識高達一百人，同時可以圖片進行分析及比對資料庫中的人臉長相。目前亞馬遜公司積極向政府機關推銷這套軟體。可能造成的風險是，公權力機構可透過使用“Rekognition”軟體來辨識或追蹤任何個人，警察機關可以隨時監控人民的行為，各城市的政府機關也可能在無合理理由的狀況下隨時查看人口居住狀況，尤有甚者，美國移民及海關執法局（Immigration and Customs Enforcement, ICE）可以使用該軟體來監控移民的狀況，即使是無任何犯罪疑慮的狀況下亦可進行，將政府打造成巨大的監控系統，有造成隱私權嚴重侵害的疑慮。因此無論亞馬遜公司內外都有反對將“Rekognition”軟體推銷給政府機構的聲浪，尤其美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）更是發起多項連署抗議。
支持政府使用“Rekognition”軟體的意見則認為，使用“Rekognition”軟體將可以更有效率地辨識人臉，在尋找失蹤兒童或在公共中辨識出恐怖份子可以發揮更大的作用，不啻是保護公眾法益的進步。
佛羅里達的奧蘭多市警察機構曾經使用“Rekognition”軟體後因契約到期而一度停止使用，於7月9日與亞馬遜公司續約繼續測試使用該軟體，奧蘭多市警察機構宣稱以目前測試階段將不會使用一般民眾的照片進行測試，將不會造成人民的隱私權侵害。
- Amazon Teams Up With Government to Deploy Dangerous New Facial Recognition Technology
- Amazon Rekognition official site
- Facial recognition technology: The need for public regulation and corporate responsibility
- Despite privacy outcry, Orlando will use Amazon's facial recognition software again
- ACLU asks Amazon to stop selling surveillance technology to governments
- Amazon and Orlando Cops’ Controversial Face Recognition Pilot Isn't Over
- Orlando police decide to keep testing controversial Amazon facial recognition program
- Amazon's controversial facial recognition program dropped by city of Orlando
- 「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將AI武器化遭大規模抗議
蕭永蔚
法律研究員 編譯整理
1. Amazon Teams Up With Government to Deploy Dangerous New Facial Recognition Technology https://www.aclu.org/blog/privacy-technology/surveillance-technologies/amazon-teams-government-deploy-dangerous-new (最後瀏覽日:2018/07/27)
2. Amazon Rekognition official site https://aws.amazon.com/tw/rekognition/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
3. Facial recognition technology: The need for public regulation and corporate responsibility https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2018/07/13/facial-recognition-technology-the-need-for-public-regulation-and-corporate-responsibility/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
1. Despite privacy outcry, Orlando will use Amazon's facial recognition software again https://mashable.com/2018/07/13/orlando-rekognition-amazon-surveillance/#yPB_tmNg.mqp (最後瀏覽日:2018/07/27)
2. ACLU asks Amazon to stop selling surveillance technology to governments https://mashable.com/2018/06/18/aclu-amazon-surveillance-rekognition/#EBP596qA.PqA (最後瀏覽日:2018/07/27)
3. Amazon and Orlando Cops’ Controversial Face Recognition Pilot Isn't Over https://gizmodo.com/amazon-and-orlando-cops-controversial-face-recognition-1827483145 (最後瀏覽日:2018/07/27)
4. Orlando police decide to keep testing controversial Amazon facial recognition program https://www.usatoday.com/story/tech/2018/07/09/orlando-police-decide-keep-testing-amazon-facial-recognition-program/768507002/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
5. Amazon's controversial facial recognition program dropped by city of Orlando https://www.usatoday.com/story/tech/talkingtech/2018/06/25/amazons-controversial-facial-recognition-program-dropped-city-orlando/732090002/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
6. 「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將AI武器化遭大規模抗議 https://tw.news.yahoo.com/「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將ai武器化遭大規模-013810014.html (最後瀏覽日:2018/07/27)
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
澳洲規劃研修「國家重型車輛法」並探討科技設備檢測疲勞駕駛相關規範澳洲國家交通委員會（National Transport Commission）與警覺、安全、生產力合作研究中心（Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ，Alertness CRC）於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響，並特別探討科技設備檢測及因應的可行性，並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。 依據澳洲國家重型車輛法（Heavy Vehicle National Law，HVNL）規定，設有國家重型車輛管理獨立機構（The National Heavy Vehicle Regulator，NHVR）針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle （Fatigue Management） National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額（Gross Vehicle Mass，GVM）之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人（包含司機）之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車，其附接工具或機械者，必須進行疲勞管制，其他對於有軌電車、工具機械車輛（例如：推土機、拖拉機）、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免（Fatigue management exemptions），及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任，訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛，故即使符合工作和休息限制，駕駛員也可能因疲勞而受影響。 目前，因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度，亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞，另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此，現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備，進行相關研究測試，以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。 駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞，往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形，然而更重要的是，應落實行車前的疲勞管制，及相對應的解決方案，並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任，才能有效降低疲勞駕駛肇事率，確保道路安全。
日本公布「特定數位平臺之透明性及公正性提升法」之透明性及公正性評鑑指標日本經濟產業省（METI）於2022年12月22日於官網公布「特定數位平臺之透明性及公正性評鑑」報告（特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性についての評価），首次針對擁有數位平臺的大型IT（Information Technology）企業完成交易機制透明性及公正性評鑑，並要求被評鑑之企業進行改善。 該評鑑依據「特定數位平臺之透明性及公正性提升法」 （特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律，以下稱「透明化法」），透明化法於2020年5月通過並已在2021年2月施行。其目的是為了提高交易之透明性以及公正性，具體指定「特定數位平臺」之企業，並列為評鑑對象，課予其有揭露或公開特定訊息，與進行改善的義務。 本次的評鑑內容，是依該法第4條第1項、第8條以及第9條第2項所定，交易條件之資訊揭露義務為基礎，由日本經濟產業大臣指定數位平臺企業（提供者の指定），進行個案評鑑（評価）並要求其改善（勧告）。依據個案評鑑之內容，日本針對數位平臺之透明度及公正性之判斷，歸納出下列具有共通性之指標： 1.企業有揭露交易條件之義務 2.企業有完善交易機制之義務 3.企業有積極處理用戶申訴與糾紛之義務 4.針對應用程式商店（アプリストア），課徵手續費（手数料）與會員付款結帳（課金）方式之限制，企業有詳細說明之義務 5.企業本身或關係企業與平臺其他用戶之間須公平競爭，例如：企業與直營或非直營商店之間，具有利害關係或有優待行為時，企業須公開其管理方針，並列入內部稽核事項，使其能檢視差別對待之正當性。 6.停用帳戶或刪除之手續，企業在30天之前，就該處置之內容和理由，對消費者有通知之義務。 7.退款或退貨之流程，企業有積極和具體說明之義務，且須將處置成果公開。 關於評鑑對象之指定，是依同法第4條第1項所授權，由日本經濟產業省進一步於2021年2月1日頒布政令，以事業種類與規模進行區分。此外，被列為評鑑對象之企業必須在每年5月底前，各自將企業內部的因應措施，提交總結報告，並由經濟產業大臣進行審閱。值得注意的是，依評鑑結果所要求的改善措施，原則上以企業自主改善為要旨，但日本政府目前正商討今後是否需要以強制力介入；對於被列為評鑑企業之後續改善措施及透明化法之推動方向，值得作為我國數位平臺治理政策之借鏡與觀察。
美國聯邦通訊管理委員會對LPTV的新管制措施為了確保農村地區低功率電視(LPTV)播送的服務，與協助該等地區傳輸數位訊號，美國聯邦通訊委員會(FCC)決議從2009年8月25日起，不再接受新的類比傳輸運用與設備建置之申請，只允許新的數位低功率電視(new digital-only LPTV)及其有關之電視訊號轉換站的設置申請。此申請機會將限於特定區域，以及採行「先申請先服務」(first-come, first-served)的處理程序。此外，針對全國性的核發執照申請，則於2010年1月25日開始受理。 低功率電視起源於1982年，係FCC為了地方導向、實踐表意自由權利與促進文化多樣性，而在小型社區允許低功率電視執照擁有者得享有「次級性頻譜使用權」(secondary spectrum priority)，於VHF(2-13)或UHF(14-51)頻段中，提供電視節目播送之服務。 根據2005年聯邦赤字削減法(Federal Deficit Reduction Act of 2005)規定，美國已於2009年6月12日全面停播類比訊號節目，改以數位訊號播送，但該法並未規範低功率電視台播送訊號的數位化時程，故有關既有低功率電視相關之管制亦須一併修訂，方能達到全數位化的視聽環境目標。