英國衛生部(Department of Health and Social Care)於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則(Code on genetic testing and insurance-A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance),該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定,旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」(Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance)文件,並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。
準則中列出八項承諾,此八項承諾為ABI代表其成員議定:
目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症(Huntington’s disease)之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
主管英國生殖醫療及胚胎研究事務的人工授精暨胚胎管理局(The Human Fertilisation and Embryology Authority, HFEA)在考量過包括對捐贈婦女的風險以及公眾意見的諮詢後,於今(2007)年2月21日正式對外宣佈一項關於研究用途卵子捐贈的方案,當中提出有力的安全措施確保婦女在捐贈過程中會被正確的告知其風險,並強制地獲得適當的保障。管理局許可婦女捐贈其卵子以供研究之用,包括利他的卵子捐贈,以及接受試管受精醫療後所剩餘的卵子捐贈,而這是英國政府首度許可非接受生殖醫療的婦女可以為提供研究之用進行卵子捐贈。 HEFA強調研究用途卵子捐贈在程序上將有更明確的安全措施。這些安全措施包括清楚的區分研究人員及施行該婦女醫療的人員、關於實際上研究後果的詳細資訊、捐贈將產生的影響,以及要求獲得捐贈婦女在不受研究團隊干擾下的同意。這些安全措施將可有效避免女性捐贈者在被脅迫、被詐欺或是被誤導下做出捐贈卵子的決定。同時,婦女亦不能藉由捐贈卵子而獲得報酬,捐贈者只能要求一筆因捐贈所實際產生費用的補償(250英鎊,約16000元新台幣)。 雖然HEFA認為研究用途捐贈卵子的婦女將得到管制部門嚴密而強力的保障,並且不預見在這個特殊的研究領域會有魯莽的應用,但是部分專家對此並不贊同。位於英國倫敦的國王學院幹細胞研究學者Stephen Minger博士即認為目前使用人類卵子進行的研究工作仍未成熟,這項過早提出的方案會鼓勵婦女去提供她們的卵子來進行研究,而鼓勵這種情況的發生仍是太早了。
防疫也須防弊!美國加州檢察總長針對醫療照護機構遭受勒索軟體攻擊提出適當措施與事故通報指引由於近日頻傳醫院遭受勒索軟體攻擊(ransomware attacks),美國加州檢察總長於2021年8月24日發布官方公告(bulletin):在加州州法「醫療資訊保密法」(Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)與聯邦法「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)規範下,蒐集、處理和利用醫療健康資料的醫療照護機構,有採取適當措施與事故通報的義務,以維護醫療健康資料保密性。 針對「採取適當措施」的內容,美國加州檢察總長於本次官方公告中,提出明確指引(guidance):醫療照護機構須至少採取下列5項防範措施(preventive measures),以避免勒索軟體威脅: 確保所有存取醫療健康資料的作業系統與軟體,均升級至最新版本; 安裝防毒軟體,並維護其運作; 定期為員工舉辦教育訓練,包含教導員工不要點擊可疑網址和防範釣魚電子郵件(phishing email); 限制員工下載、安裝和運作未經批准的軟體; 維護和定期測試資料備份與救援計畫,以便於事故發生時,控制對資料和系統的影響範圍及程度。 此外,針對「資料外洩事故通報義務」(breach notification obligations),美國加州檢察總長指出:依據「加州民法」(California Civil Code)第1798.82條,擁有或經授權使用含有個人資料的「電腦化資料」(computerized data)的醫療照護機構,於發生,或可合理確信發生,影響超過500位加州居民的資料外洩事故時,即負有將該事故通報檢察總長辦公室的義務。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案(下稱Mendones案),面對生成式AI與深偽(deepfakes)對數位證據真實性的威脅,美國法院特別提到針對後設資料(metadata)的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據,其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符,整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵,法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此,法院要求原告須提出該影片的後設資料,包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示,原告提交的後設資料不可信,因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊(非典型的資訊),例如:著作權聲明。且法院進一步指出,許多非典型的資訊被放在不相關的欄位,例如:Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」(musical genre)欄位內。因此法院懷疑,前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張,其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出,直到iOS 18版本作業系統,iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術,且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型,因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為,本案生成式AI影片已超越提交虛假引文(Fictitious Citations,即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況)的範疇。在訴訟中使用深偽證據,嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任,並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此,法院採取嚴厲的永久駁回訴訟(dismissed with prejudice),以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節,如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制,以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳,如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序,將有助於強化數位信任。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。