英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架

  人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。

  AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。

  「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點:

一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling);

二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性;

三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策;

四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險;

五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性;

六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation);

七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights);

八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。

  ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。

相關連結
你可能會想參加
※ 英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8249&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/31)
引註此篇文章
你可能還會想看
自動駕駛車輛之分級與責任

  所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。   而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。   德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。   故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。   修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。

歐洲議會通過支付服務指令修正草案

  歐洲議會(European Parliament)於今(2015)年10月8日通過支付服務指令的修正草案(revised Directive on Payment Services; 簡稱PSD2),修正後的支付服務指令將能降低消費者使用支付服務時所花的費用、提升支付服務的安全性、吸引業者投入支付服務領域及促進支付服務的創新。   未來,擁有網路帳戶的付款人可以利用第三方支付業者提供的支付軟體及設備進行付款。新法中也明訂,若付款者使用支付工具,如金融卡(Debit Card)或信用卡(Credit Card)為付款時,支付業者不得向付款人收取額外的費用,這個規定使付款人得以省下一筆開銷。   新法也規定,提供付款人帳戶資訊的銀行,若對第三方支付業者有安全上的疑慮時,其向監管機關提出客觀合理的理由後,得拒絕第三方支付業者向其存取付款人的帳戶資訊。   另外,為降低用戶被盜款的風險及保障用戶的財務資料,支付業者有義務提供嚴格的用戶認證機制(strong customer authentication)。此機制藉由確認付款人的密碼、使用的卡片或聲音或指紋的認證來確認付款人的身分。而當用戶的付款工具(payment instrument)遺失、被竊取或不當利用,而造成有未經用戶同意而為支付的情況發生時,依新法規定,用戶負擔之損失,最多不得超過50歐元。

日本修訂《教育資訊安全政策指引》以建構安全的校園ICT環境

  日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」(教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン)修訂版本,該指引於2017年10月訂定,主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考,本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。 (1)增加校務用裝置安全措施的詳細說明: 充實「以風險為基礎的認證」(リスクベース認証)、「異常活動檢測」(ふるまい検知)、「惡意軟體之措施」(マルウェア対策)、「加密」(暗号化)、「單一登入的有效性」(SSOの有効性)等校務用裝置安全措施內容敘述。 (2)明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施: 對於校務用裝置實施網路隔離措施,並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統,若運用精簡型電腦技術(シンクライアント技術)則可於同一裝置執行網路隔離。另外,針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄,並依實務運作調整控制存取權措施,例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。

英國人體基因資料庫(Biobank)開放給研究者使用

  為了改善下一世代的健康,資料來源係來自於半數英國人口的英國人類基因資料庫於今年三月底正式開放給所有研究者使用。該資料庫資訊包含二萬六千筆糖尿病患者、五萬筆關節疾病患者、四萬一千筆不飲酒者,以及一萬一千筆心臟病患者的健康資訊。   英國人體基因資料庫係利用四年的時間招募來自蘇格蘭、英格蘭與威爾斯地區,年紀介於四十到六十九歲的自願捐贈者,就其採集檢體、身高、體重、體脂肪、手握力、骨頭密度、心肺功能、血壓、醫療病例、生活習慣、記憶、飲食、生理與心理情狀、聽力與視力等資訊所集結的健康資料庫,其可堪稱是世界上積累大規模人類健康資訊的來源之一。   欲使用英國人體基因資料庫的申請者,不論其係來自英國或是海外,亦不論申請者係來自學界、產業界、公益團體,或是由政府資助的研究機關(機構)、團體或個人,在本於欲從事的研究係基於健康相關與確保公眾利益的前提之下,均可向該資料庫的管理單位提出使用申請。該申請必須於網路上提出,且欲申請使用之研究必須受到英國人類基因資料庫小組的嚴謹審查,且該審查過程亦會受到英國人體基因資料庫委員會轄下的 Access Sub-Committee所監督。除此之外,具有獨立超然特徵的英國人類基因資料庫倫理與管理會議(UK Biobank Ethics and Governance Council)亦將會監督整個審查系統的運作和流程。   英國人類基因資料庫將允許研究者,在基於保障公眾利益的前提下所進行的健康相關研究,來使用該資料庫內的所有資源。該資料庫期許研究者能夠發現特殊疾病發生於人類個體上的差異性,以進而研發出一套新的治療與防範措施。除此之外,該資料庫的資源利用亦期待研究者能在具有慢性、疼痛與生命威脅性特徵的疾病上,例如癌症、心臟疾病、中風、糖尿病、老人痴呆、憂鬱症、關節炎、眼睛、骨頭和肌肉等疾病,能夠就其發生原因、預防方法與治療方式找出新的診斷和解決方法。

TOP