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。
瑞典創新夥伴計劃(Innovation partnership programmes),起源於瑞典企業與創新部下屬的國家創新委員會所強調的三個社會挑戰:數字化,環境氣候變遷和人口老齡化。創新夥伴計畫最重要的任務,在於公部門、企業界和學術界間的交流,為社會挑戰尋求創新解決方案,同時加強瑞典的全球創新和競爭力。創新夥伴計畫具體可分為五項重點發展領域。 一、下一代交通:目標是成為運輸效率更高的社會,以智能方式運輸,使用更多的節能型車輛。 二、智慧城市:智慧城市係利用訊息和通訊技術提高政策服務的質量,提升效能和互動性,降低成本和資源消耗,改善公民與政府的聯繫。 三、循環經濟:開創世界資源的新途徑,目標是可持續和無毒的原料生產。包括糧食供應管理、能源問題、及循環生物經濟轉型。 四、生命科學:透過醫療、商業和學術界合作,研發創新藥物,使健保和醫療技術惠及社會,並運用數位技術為強化。 五、新材料:為刺激瑞典工業的廣泛數位化運用,必須在各種成熟行業、新創公司和研究環境中加強夥伴關係,提升瑞典的產業競爭力。
美國病歷健康資訊科技化政策可望於10年內節省220億美元用藥支出美國「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, ARRA),將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」(electronic health records, EHRs)系統為目標,共挹注190億美元的經費,透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金,鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年,醫師或醫療院所符合實質EHR使用者(meaningful EHR user)的標準,至多可獲得44000美元的獎勵金;倘於2015年後,其尚未成為實質EHR使用者,則將以每年多1%的比例,逐年減少其醫療保險補助額,直至2019年將減少5%。為了施行此政策,ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準,包含了相互運用性(interoperability)、臨床功能性(clinical functionality)及安全性等標準。 EHR系統的基礎,也就是電子醫囑(e-prescribing)所涵蓋的功能,能提供臨床及藥費的即時資訊,供醫師判斷何種藥物(包含學名藥)最為安全,且可符合病患經濟負擔;亦可顯示該病患用藥紀錄,及其他醫生曾開立的處方,供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象,若系統偵測出藥物間相斥的情形,亦將自動發出安全警示。此外,以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式,不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間,亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會(Pharmaceutical Care Management Association, PCMA)所贊助的調查研究指出,ARRA中的病歷健康資訊科技化措施,將使e-prescribing的運用率,在未來五年內增加75%;而在往後10年,此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤,消弭因服藥錯誤導致的死亡事件,並能節省220億的用藥支出;其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。
美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度 日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,活用WAGRI後,在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。