日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」(情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会),檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項,於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約,透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料,根據個人指示或預先設定的條件,於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰(1)資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等;(2)模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係,列出具體應記載事項;(3)資料信託機能認定流程。
作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」(情報信託機能活用促進事業)一環,日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」,進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗,參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色,未來將會參考實驗結果,提出認定基準改善建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS)於2018年6月13日發布有關資料道德與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation)之公眾諮詢,本次諮詢將於2018年9月5日截止。 在資料使用與人工智慧皆快速發展且對生活模式產生重大改變之背景下,英國政府認為企業、公民以及公部門對於資料及人工智慧的安全及道德創新都需要有明確規範以資遵循,以因應該領域快速發展而生的問題。為此,英國政府欲新建一個資料倫理與創新中心,該中心本身並不會對於資料及人工智慧的使用作出規範,主要係通過吸收各界的經驗及見解,統整這些經驗或見解並轉化為對政府現行監管方面缺陷之建議,該中心具有獨立諮詢之地位(independent advisory status),提供政府對資料及人工智慧相關議題之治理建議。 諮詢文件內指出中心作用及目標旨在提供政府政策指導,並與監管機構、研究機構、公民社會密切合作,以制定正確的政策措施;對於中心的活動及產出,政府認為中心可進行對於資料及人工智慧的分析及預測,並擬定最佳實務作法(如開發有效及合乎道德的資料及AI使用框架),進而向政府提供有助資料及人工智慧之安全及道德創新發展的相關建議。 本次公眾諮詢主要針對資料道德與創新中心之營運方式及重點工作領域徵詢意見,所提出問題大致上包括是否同意中心目前的職責及目標?中心該如何與其他機構進行合作?中心應採取哪些行動?是否同意目前建議的行動類型?中心需要哪些法定權力?中心如何向政府提交建議?是否應將中心提交之建議向大眾公開? 我國行政院於今(2018)年1月18日提出為期4年之「台灣AI行動計畫(2018-2021)」,計畫內容之五大重點為:(1)AI領航推動;(2)AI人才衝刺;(3)建構國際AI創新樞紐;(4)創新法規、實證場域與資料開放;(5)產業AI化,其中,第4點細部內容提及將建立高資安防護及親善介面之資料開放與介接平台,顯見我國政府正全力推動AI發展,亦對資料開放相關議題頗為重視。是以,英國資料道德與創新中心之發展在未來我國推動AI普及與產業AI化之進程上,似可提供我國參考方向,以健全AI發展之法制環境。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
簡介「歐洲共同資料空間」簡介「歐洲共同資料空間」 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月30日 壹、前言 歐盟為促進數位經濟的發展,於2015年5月發布「數位單一市場(Digital Single Market)」政策,並指出資料(data)對於發展數位經濟的重要性 [1]。經過了5年的規劃,歐盟於2020年2月發布了「歐洲資料戰略(European Data Strategy)」,勾勒出建立歐洲「單一資料市場(single data market)」的具體措施與進程。 歐盟執委會(European Commission)在「歐洲資料戰略」中指出,為確保歐洲數位經濟的競爭力,應採取相關措施創造一個有吸引力的市場環境,其目標就是建立「歐洲共同資料空間 (Common European data space)」[2] 。本文以下將介紹「歐洲共同資料空間」的發展背景與現況。 資料來源:作者自繪 圖一 「歐洲共同資料空間」的政策發展脈絡 貳、「歐洲共同資料空間」的發展背景 一、源起 歐盟期待能建立一個真正單獨且對全世界開放的資料市場,各類資料能安全地存放其中,企業可輕易地近用高品質的產業資料,以加速企業的成長並創造更高的經濟價值[3]。在此資料空間中,資料的使用需要符合歐盟的法規,且所有資料驅動(data-driven)之服務和產品應符合歐洲「數位單一市場」的規範。因此,歐盟陸續制定相關法律和標準,建設相關基礎設施,期望能促進更多的資料在歐盟境內儲存和處理[4] 。歐盟執委會初期以「歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)」的經驗為基礎[5] ,聚焦9個重點產業領域發展資料空間,其介紹如下表: 表一:「歐洲共同資料空間」9個重點產業領域 產業/領域 發展資料空間的目標 1 工業/製造業資料空間 挖掘「非個人資料」的潛在價值,以強化歐盟工業的競爭力,預計在2027年可以創造1.5兆歐元的產值 2 綠色協議(Green Deal)資料空間 支持氣候變遷、循環經濟、零污染、生物多樣性等行動 3 交通移動(Mobility)資料空間 強化運輸和交通移動資料庫的近用、整合、共享,確保歐盟的智慧運輸系統在全球的領先地位。 4 健康資料空間[6] 提升疾病預防、檢測、治療的發展,促進實證醫學發展的加速 5 金融資料空間 提升金融領域的資料共享、創新、市場透明度、永續金融 6 能源資料空間 透過安全和可信任的方式進行跨部門的資料共享,提升資料的可利用性,促進低碳的落實 7 農業資料空間 透過對農業生產等資料的分析,提升農業部門的競爭力。 8 公行(Public administrations)資料空間 提高政府支出的透明性和問責,強化政府科技、法遵科技、法律科技的應用 9 技能(Skills) 資料空間 降低教育培訓體系和勞動市場需求的落差 資料來源:整理自歐盟執委會2022年2月發布的工作報告 二、設計原則 歐盟執委會原訂於2020年第4季提出「歐洲共同資料空間」的具體規劃,但進度有所延遲。2021年3月歐盟理事會(European Council)認為需要加速建立共同資料空間,並請歐盟執委會說明各產業領域資料空間的進展及未來需要採取的必要措施。[7] 根據歐盟執委會2022年2月出版的工作報告指出,所謂的資料空間可以定義為相互信任夥伴間的一種資料關係,參與夥伴在儲存和共享資料時必須適用相同的標準和規則[8]。此外,在資料空間中,資料並非中心化儲存,而是儲存在其來源處,只有在必要時才會透過語義互操作性(semantic interoperability)共享資料[9]。而「歐洲共同資料空間」將根據以下的原則進行設計[10]: 1.資料控制(Data control) 資料空間可以促進資料工具的開發,以彙集、近用、使用、共享各種類型的資料。資料持有者可使用這些資料工具,簡化資料上傳的流程、授予或撤銷其資料授權、更改資料近用權限等。 2.治理(Governance) 建立適當的治理結構,確保以公平、透明、符合比例、非歧視的方式,近用、共享、使用資料,此治理結構應遵守歐盟現有的相關規範,如《非個人資料自由流通框架(Framework for the Free Flow of Non-Personal Data in the European Union)》、《歐盟一般個人資料保護規則(GDPR)》、等。 3.尊重歐洲的規範和價值觀(Respect of EU rules and values) 資料空間應遵守相關的歐盟法律框架,如GDPR、網路安全、基本權利、環境保護、競爭法、歐盟關於提供資料服務相關的規則等;此外,應採取適當的技術和法律措施,防止未經授權的資料近用。 4.技術基礎設施(Technical data infrastructure) 鼓勵資料空間之參與者使用共通的技術基礎設施,並整合網路安全的設計原則,建構能確保資料彙集、近用、共享、處理、使用之安全和隱私保護的基礎設施。 5.互連接性及互操作性(Interconnection and interoperability) 為避免資料碎片化(fragmentation)、整合成本過高、產生資料孤島等問題,「歐洲共同資料空間」參考國際標準、歐洲空間資料基礎設施(INSPIRE[11]) 、FAIR原則[12],強化資料空間的互操作性,並透過歐盟運算基礎設施[13]共享和近用資料,以達到相互連接和互相操作。 6.開放性(Openness) 只要願意遵守歐盟規範、尊重歐洲價值觀的使用者都可以利用「歐洲共同資料空間」。開放性將有助於創造不同產品和不同服務提供商間的競爭,避免因產品或服務製造商的特定協定(protocols)產生鎖定效應(lock-in)。 三、近期整體發展 首先,歐盟執委會強調,由於「歐洲共同資料空間」涉及各產業領域,每個產業領域都有其特性;即便是同一產業中,所涉及之利害關係人多元,其資料需求也會不同。因此,為避免對特定產業領域正在發展之資料共享解決方案產生影響,歐盟將著重於建立各產業共通的技術基礎設施和資料治理框架[14]。根據2022年5月歐盟正式發布的《資料治理法(Data Governance Act) 》,第六章中規定未來將成立「歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board, EDIB)」;依據該法第30條的規定,EDIB的任務之一是制定促進「歐洲共同資料空間」的指引,內容包含建立跨產業領域資料共享的標準、強化互操作性等[15]。 其次,根據歐盟執委會2022年8月出版的調查報告指出,截至2022年上半年為止,歐盟關於資料空間徵案的結果,主題不僅有最初規劃的9個產業領域[16],還擴及智慧城市、文化資產、媒體、財政、語言、旅遊、公部門採購與安全執法等產業領域[17]。此外,與這些產業領域相關的公部門開放資料集部分已經編目並放在歐盟data.europa.eu[18]的網站上,譬如該網站上目前有48,000筆關於交通運輸的資料集,未來可能對於「交通移動」領域資料空間的建立有幫助[19]。 再者,歐盟執委會為了瞭解歐洲目前所有資料空間的發展現況,以國際資料空間協會(International Data Spaces Association, IDSA)的「國際資料空間雷達(International Data Space Radar)」、歐洲非營利組織所倡議的「歐洲雲和資料基礎架構專案(Gaia-X)」、「歐洲工業數位化開放平臺(Open DEI)」為調查對象。根據研究結果,這3個組織目前共有151個和資料空間有關的計畫或措施,但其中僅只有21個使用了開放資料,且僅19個計畫有公部門參與其中[20]。歐盟執委會認為開放資料社群和各國公部門長期以來,在推動開放資料與建立開放資料標準已經累積一定的經驗,未來可以對「歐洲共同資料空間」提供更多的建議[21]。 最後,歐盟執委會將「歐洲共同資料空間」的利害關係人區分為四大類別,包含核心參與者、中介者、軟體/服務提供商、治理機構,並選定相關人士進行訪談,以聚焦「歐洲共同資料空間」未來的推動方向。根據訪談結果,所有受訪者皆指出目前「歐洲共同資料空間」發展的一個重大問題,亦即缺乏完整的資料集目錄。因此,受訪者建議未來「歐洲共同資料空間」的重點可放在發展資料集目錄[22]。 參、結論 從上述的整理可以發現,歐盟相當有系統性地推動「歐洲共同資料空間」,期待透過不同產業領域資料空間的互相連接,強化資料近用和互操作性,在促進資料共享和使用的同時,亦充分保護個人與企業的資料權利[23]。雖然歐洲各產業領域的資料空間仍在持續發展,但歐盟對於發展資料經濟的政策規劃,不管在基礎設施的建設、標準化的制定、法制面的配套,都值得我國持續關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] A Digital Single Market Strategy for Europe, at 14-15, COM (2015) 192 final (May. 6, 2015). [2] A European strategy for data, at 4, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020). [3] id. at 4-5. [4] id.. [5] 關於「歐洲開放科學雲」的介紹可參考蔡立亭 ,〈論臺灣科研資料治理機制推行之模型-以歐洲開放科技雲為例〉,《科技法律透析》,第33卷第5期,頁21,(2021)。 [6] 關於「歐洲健康資料空間」近期的發展可參考施雅薰,〈歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙〉,資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8858(最後瀏覽日:2022/09/27)。 [7] European Commission, Commission Staff Working Document on Common European Data Spaces 1(2022)。 [8] European Commission, data.europa.eu and the European Common Data Spaces 6(2022)。 [9] id. at 2. [10] European Commission, supra note7, at 3-4. [11] 關於「歐洲空間資料基礎設施」的介紹請參考INSPIRE KNOWLEDGE BASE,https://inspire.ec.europa.eu/(last visited Sep. 26, 2022). [12] Fair原則是可查找(Findable)、可近用(Accessible)、可相互操作(Interoperable)、可再使用(Re-usable) 的英文縮寫,相關介紹可參考GO FAIR,https://www.go-fair.org/fair-principles/(last visited Sep. 26, 2022). [13] 如歐洲雲服務或歐洲高效能運算(HPC)。 [14] European Commission, supra note7, at 4-5. [15] id. at 29-30. [16] 關於這9個產業領域2021-2023年間的規劃進度可參考European Commission, supra note 7, at 41-42. [17] European Commission, supra note 8, at 7. [18] 該網站設立於2021年4月,是整合European Data Portal及EU Open Data Portal兩個網站而成立。 [19] European Commission, supra note 8, at 8. [20] id. at 13. [21] id. at 5. [22] id. at 18. [23] European Commission, supra note 7,. at 2.
何謂「三螺旋理論」三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。