日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗
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」
周晨蕙
副主任 編譯整理
情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会，〈「情報信託機能の認定に係る指針ver1.0」（案）〉， http://www.soumu.go.jp/main_content/000550647.pdf（最後瀏覽日期︰2018/09/12）
株式会社日立製作所，〈個人データの活用の新しい仕組み「情報銀行」の実現に向けた実証実験を開始〉，http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/09/0910.html（最後瀏覽日期︰2018/09/12）
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
美國新一代公共安全無線寬頻的應用公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米．巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。 促進公共安全無線寬頻通訊的使用，是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架，使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話，替代傳統上所使用的對講機。 其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機，可是大多數的911電話通報中心，並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry，NOI)可取代傳統的電話，使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中，但通過行動通訊業者所提供的數據，仍可定位需救助者的方位。 美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用，將有助於其提升整體緊急救護的效率。
日本發布以人為本AI社會原則日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議，並於2019年3月29日發布AI戰略，其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則)，希冀藉有效安全的活用AI，推動「AI-Ready 社會」，以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。 為構築妥善應用人工智慧的社會，AI社會原則主張應尊重之價值理念如下： (一) 尊重人類尊嚴的社會：AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會（Diversity & Inclusion）：開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會（Sustainability）：透過AI強化科技，以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。 而AI社會原則核心內容為： (一) 以人為本：AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識（literacy）教育：提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私：個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保：把握風險與利益間之平衡，從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保：防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新：人才與研究皆須國際多樣化，並且建構產官學研AI合作平台。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織（Group of Seven，下稱G7）於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議（Data Protection and Privacy Authorities Roundtable，下稱圓桌會議），並發布「G7 DPAs公報：資料時代的隱私」（G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data，下稱公報）[1]，特別聚焦於人工智慧（AI）技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關（Data Protection and Privacy Authorities, DPAs）組成本次圓桌會議，針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論，涵蓋「基於信任的資料自由流通」（Data Free Flow with Trust, DFFT）、新興技術（Emerging technologies）、跨境執法合作（Enforcement cooperation）等三大議題。 本次公報重申，在資通訊技術主導的社會發展背景下，應以高標準來審視資料隱私，從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色，應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任，同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外，公報亦強調DPAs與歐盟理事會（Council of Europe, CoE）、經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）、亞太隱私機構（Asia Pacific Privacy Authorities, APPA）、全球隱私執行網路（Global Privacy Enforcement Network, GPEN）及全球隱私大會（Global Privacy Assembly, GPA）等國際論壇合作的重要性，並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨，本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》（Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI）[4]、《關於AI與兒童的聲明》（Statement on AI and Children）[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》（Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions）[6]，分別說明重點如下： 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》（Statement on Generative AI）[7]後，本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》，旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用，這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外，本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造（Deepfake）技術及假訊息擴散，進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量，本聲明提出以下原則，納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]： 1. 以人為本的方法：G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由，並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用：G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則，並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督：G7 DPAs應從專業視角出發，監督AI的開發與運作，確保其符合負責任的標準，並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應：G7 DPAs應在AI的開發階段（上游）和應用階段（下游）找出問題，並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗：G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗，謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響，G7 DPAs發布本聲明表示，由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限，DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度，並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則，以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南，以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述，當前及潛在侵害的風險包含[11]： 1. 基於AI的決策（AI-based decision making）：因AI運用透明度不足，可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊，以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙（Manipulation and deception）：AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態，促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練（Training of AI models）：蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型，包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料，可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用，有助於最大限度地減少隱私風險，本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解，針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理，總結如下： 1. 去識別化（De-identification）：加拿大擬議《消費者隱私保護法》（Consumer Privacy Protection Act, CPPA）、英國《2018年資料保護法》（Data Protection Act 2018, DPA）及美國《健康保險可攜性及責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA）均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度，加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度；美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者，關於資料去識別化的定性，加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料，然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見，各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化（Pseudonymization）：歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）及英國《一般資料保護規則》（UK GDPR）、日本《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律）均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下，須達到無法直接識別特定個人的程度，但額外資訊應與假名化資料分開存放，並採取相應技術與組織措施，以確保無法重新識別特定個人，因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序，日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號，歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序，但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化（Anonymization）：歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人，惟可識別性的門檻存在些微差異，如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式；日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者，上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料，但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》，彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖，強調在AI技術蓬勃發展的背景下，隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時，我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案，展現對AI治理的高度重視，融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維，針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則，為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外，本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》，揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新，這一領域的監管挑戰日益突顯，也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下，我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案，要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務，並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定，以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後，本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》（G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan）[15]，圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題，並持續推動相關工作。然而，該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」，主要呼籲各國及相關機構持續努力，而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰，並建立更順暢且可信的國際資料流通機制，將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際，我國更應持續關注國際趨勢，結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制，並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).