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」
美國近日為防堵中國、其他受關注國家如俄羅斯等國掌握半導體等高科技行業關鍵技術,遂致力於加強培養其本土之半導體及高科技通訊產業。於美國時間2022年8月9日美國總統拜登簽署 「2022年晶片和科技法案」 (CHIPS and Science Act 2022),該法案除可作為2021年頒布之「美國電信法案」之補助資金來源,發展開放式無線電接取網路(Open Radio Access Network, ORAN)外,亦有望大幅度提升美國本土晶片生產量。 本法案提高美國聯邦政府對科學技術研究及開發專案之授權,除授權美國商務部(Department of Commerce , DOC)、國防部(Department of Defense, DOD)外,還結合國務院(Department of State, DOS)透過資金補助之方式,發展影響美國競爭力及國家安全至關重要之半導體製造等高科技產業、人工智慧、量子計算等科學研究,本法案整體編列之預算高達2800億美元,至2027年時,授權金額預計將達1740億美元,而其中將挹注超過520億美元之資金用於發展美國本土晶片之生產及研發。 此外,該法案設有靜態限制,禁止接受補助之半導體企業投資以電子設計自動化(Electronic design automation, EDA)工具設計或製造晶片之中國公司,換句話言,即受補助之企業不得於十年內投資或擴大生產中國製低於28奈米之先進晶片。本法案亦提供25%之稅收優惠予於美國建造、裝設晶片廠之業者,以鼓勵企業進駐美國藉以提升美國生產之晶片總量,同時藉由企業之投資帶動美國各地經濟發展,提高就業率。 藉由本法案之制定,有望降低美國對其他國家晶片之依賴,並得藉此發展科技研究,對未來全球高科技產業供應鏈將造成偌大影響,值得持續關注。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
美國駭客使用殭屍網路 遭判刑57個月鑑於網際網路發達,日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成,為生活增加許多的便利,然犯罪行為亦隨著科技之發展,悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示,目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定( Fraud and Related Activity in Connection with Computers )而進入司法程序的電腦犯罪案件,主要包括:竊取私人資料、線上非法交易(網路詐欺等)、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決,該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路( botnets )而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊,並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路,進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法( Computer Fraud Abuse Act )、違反垃圾郵件法案( CAN-SPAM Act )被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示,該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中,量刑最重的一個判決,希望透過此一判決,對僵屍網路操控者( botmasters )及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。
英國將以NHS基因體醫學服務續行十萬基因體計畫英國政府所提出的「10萬基因體計畫(100,000 Genomes Project)」將於2018年底達成目標,而將以NHS基因體醫學服務(NHS Genomic Medicine Service)作為續行計畫,以促進個人化醫療的發展。 NHS基因體醫療服務的目的在於促進罕見疾病與癌症的診斷以及患者治療的效率,並預期在未來5年達到五百萬組基因定序,以提供具備全面性(comprehensive)以及公正性(equitable)的基因檢測。為達此目的,NHS基因體醫療服務包含5個主要內涵:連結基因體研究中心以成立國家基因體實驗室服務(national genomic laboratory service)、新的國家基因體實驗室檢測文庫(new National Genomic Test Directory)、全基因體定序的相關規範,並與英國基因體公司(Genomic England)合作開發資訊基礎設施(informatics infrastructure)、臨床基因體醫學服務(clinical genomics medicine services)以及發展基因體醫學中心服務(Genomic Medicine Centre service)、NHS負擔統合性的監管職責。 在以NHS基因體醫療服務作為續行計畫的狀況下,若合格的研發人員欲以患者的基因資料進行新藥或是新治療方式的開發需事先取得患者的同意。另外,從2019年開始,全基因定序將被納入特定患者的治療過程中,如罹患特定罕見疾病或具有治癒困難性的成年患者以及所有患有嚴重疾病的孩童患者,以加速疾病的診斷以及減少侵入性治療的次數。