美國《雲端法》(CLOUD Act),全名為《釐清境外合法利用資料法》(Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act),於2018年3月23日頒布生效,該法更新《1986年儲存通訊紀錄法》(Stored Communications Act of 1986),並釐清海外資料合法取得:無論資料儲存地在美國境內或境外,美國執法機構均可合法請求通訊紀錄的保存或揭露。
《雲端法》有兩大重點:首先,《雲端法》授權美國與其他值得信賴的國家進行雙邊協議,以取得重大犯罪之電子證據。其他國家必須擁有相應的完善法規、隱私、公民權利之保護,方具備與美國簽署雙邊協議的資格。透過雙邊協議,締約雙方可憑對方國家的搜索票等法律文件,直接對通訊服務提供者強制執行。其二,《雲端法》闡明美國與相當多國家長久以來的原則─假設一間公司在特定國家的司法管轄權範圍內,則其所產生的資料應接受該國的管制,資料儲存地為何,在所不問。
《雲端法》的立法背景可以追溯到2013年美國聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)進行緝毒受阻。當時,涉案美國公民的電子郵件存於微軟境外伺服器,FBI持有搜索令,但是微軟以《1986年儲存通訊紀錄法》管轄範圍不及於美國境外為由,拒絕提供系爭電子郵件。2016年聯邦第二巡迴上訴法院於Microsoft Corp. v. United States判決微軟勝訴─美國政府不得強制取得境外伺服器資料。然而,此訴訟存在相當多爭議,復有2018年《雲端法》之制定,微軟亦對《雲端法》表示支持。《雲端法》通過時,最高法院尚未做出判決;最終,最高法院於2018年4月17日撤銷Microsoft Corp. v. United States。2019年4月10日,美國司法部發布雲端法白皮書,匯集刑事和國家安全專業的律師之意見,並回答常見的問題,希望提升全球的公共安全、隱私及法治。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
資訊的保密機制和數據的標準化是當代的醫護過程中,相當關鍵重要的一部分,使得資訊得以安全地蒐集、記錄和交換,同時也是衛生照護系統在品質和服務管理上得以維繫的關鍵。過去英國負責處理醫療資訊交換標準的單位為「衛生和社會照護資訊標準委員會(Information Standards Board for Health and Social Care, ISB)」,負責就國家性的資料標準進行評核、統一資料標準格式,進而符合國際規範。為了因應國家治理在資訊標準、資料收集和資料提取上新的規劃,自今(2014)年4月1日起,ISB轉型為照護資訊標準化委員會(Standardisation Committee for Care Information, SCII)。 新的照護資訊標準化委員會-SCCI主要負責發展、批准並保障資訊標準、資料蒐集與資料提取。該委員會的成員組成廣泛地來自國家單位和相關衛生、照護服務組織。現階段的主要目標為標準化醫院和家庭醫生之間的醫療資訊交換,將醫療資訊標準提升至國家層級,透過該委員會的運作來監督、改善照護服務、照護系統和資訊的處理方式,進而達到流程公開和運作透明。以下為ISB轉型為SCCI之主要原因: 1、2012衛生和社會照護法(Health and Social Care Act 2012)之規定,該法§250賦予衛生部長和NHS England(英國國家健康服務)發布資訊標準的權力; 2、NHS成立新的國家資訊委員會(National Information Board, NIB),該委員會前身為資訊服務調查小組(Information Services Commissioning Group, ISCG),主要針對衛生和社會照護提供國家層級的資訊服務整合規劃,以確保資訊標準統一,使得不同IT系統間得以相互傳輸、驅動更多整合服務給人民。SCCI即隸屬於NIB,負責識別、調查和完整執行資訊標準、資料蒐集和提取。 3、衛生部於2012年發布衛生和照護系統的10 年資訊策略(ten year information strategy for the health and care system)。
美國專利商標局針對最近可專利性客體之相關判決發布了備忘錄美國專利商標局下之專利審查政策處(Office of Patent Examination Policy)於2016年11月2日發布了一份備忘錄(memorandum),就近來聯邦巡迴上訴法院所做之可專利性客體(subject matters eligibility, SME)相關判決為整理並對專利審查者提出若干指引。 該備忘錄表示,美國可專利性客體審查手冊(SME guideline,下稱SME審查手冊)自今年5月修改後,聯邦巡迴上訴法院陸續做出相關判決,因此除了先就相關事項為一整理,之後亦會依據這些判決所確立之一些原則以及專利之利益相關人(patent stake holders)之回饋意見對SME審查手冊進行修改。 此備忘錄主要討論的判決為McRO案以及BASCOM案,在此兩判決中,聯邦巡迴上訴法院均認為下級審法院錯誤地依Alice規則認定專利無效。在McRO案,法院認為有關利用電腦所執行之自動人臉語音同步之動畫系統(automatic lip synchronization and facial expression animation )之方法請求項係屬有效。審查者在適用Alice規則時應依據SME手冊的2階段步驟對請求項進行整體考量,且不應忽略請求項中許多特定要件,過度簡化請求項為抽象概念。其並指出「電腦相關技術之改良」,不僅止於電腦運作或是電腦網路本身,若是一些規則(rules)(主要為一些數理關係式(mathematical relationship))可以增進改善電腦之效能者亦屬之。 備忘錄另藉著BASCOM案提醒審查者,在決定請求項是否無效時,應考慮所有的請求項之元件(elements),以判斷該請求項是否已經具備實質超越(substantial more)一般常規、通用之元件(conventional elements)之要素。同時備忘錄並提醒審查者不應依據一些法院決定不做為先例之判決(nonprecedential decisions)之意見。
美國發布防止特定國家存取大量敏感個人資料與政府相關資料之行政命令美國總統拜登於2024年2月28日簽署了防止特定國家存取美國人大量敏感個人資料與美國政府相關資料之第14117號行政命令(Executive Order on Preventing Access to Americans’ Bulk Sensitive Personal Data and United States Government-Related Data by Countries of Concern,E.O. No. 14117),目的是為了防止敏感個人資料與政府資料大規模轉移至「受關注國家」或其所涉人員,主要以「受關注國家」、「受規範對象」、「資料類型」、「禁止行為」與相關豁免規定等項目,進一步授權司法部訂定規範,而美國司法部已於2024年3月5日在〈聯邦公報〉公布行政命令之擬制法規制定預告(Advance Notice of Proposed Rulemaking,下稱ANPRM),並於公布後45日內蒐集意見,內容簡述如下: 1.受關注國家:中國(包括香港及澳門)、俄羅斯、伊朗、北韓、古巴、委內瑞拉等可能造成美國國家安全重大風險之國家。 2.受規範對象:由受關注國家所掌控之實體及具有契約關係之人或實體,或以該等國家為主要居住地之外國人等皆屬之。 3.資料類型:本次ANPRM定義了大量敏感個人資料與政府相關資料,並公布「大量」(bulk)之參考值,將受規範個人識別指標、地理位置和相關感測器數據、生物特徵識別指標、基因組資料、個人健康資料、個人金融資料等6大類資料,用以詮釋敏感個人資料;而資料涉及美國聯邦政府(含軍方)所控制之敏感位置皆屬政府相關資料。 4.禁止行為:涉及受關注國家、受規範對象以及符合上述資料類型之資料交易行為,皆被列為禁止行為,例如:透過簽訂服務或投資協議、供應或僱傭契約而進行之資料交易行為等情形,但也由於適用範圍較廣,因此訂有豁免規定,例如:美國政府為履行公務而由僱員、承包商因公務所為之資料交易行為則可受豁免。 我國作為全球重要的高科技產業供應鏈之一員,因地緣關係與部分受關注國家進行產品製造供應或貿易往來,故可能受此行政命令之影響,ANPRM未來修訂方向值得我國持續關注其後續發展。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。