歐盟於2018年11月間通過Regulation (EU) 2018/1807,即促進非屬個人資料(下簡稱個資)之資料流通規則(下簡稱規則),藉以促進歐洲單一數位市場之規模經濟,並於2019年05月28日開始適用,據此,歐盟執委會亦因應該規則而頒布指引(COM(2019) 250 final),以釐清規則與GDPR之互動關係。
該規則開宗明義表示其制定係為了促進非屬個資之資料(下稱資料)流通,即其適用範圍包含(1)提供予歐盟境內之用戶使用,或(2)在歐盟境內之人依其需要所衍生者等資料,但排除GDPR第4條所定義之個資,故不排除GDPR之適用可能,申言之,若資料集中同時含有資料與個資,則流通則應分別適用本規則及指引(資料部份)與GDPR(個資部份)。
此外,為有效達成資料流通,各個歐盟成員國原則上禁止作出資料在地化要求(Data Localisation Requirements),例外僅於公共安全之前提下,且有充分的理由,方得做出合比例性之要求,並於單一資訊網站上即時更新資料在地化要求之清單,不過至遲在2021年05月30日前,成員國須確認其境內之相關規範已無前開例外之資料在地化要求。
又,為使歐盟各成員國就資料流通之無礙溝通,各成員國應設單一聯繫窗口,而在(1)歐盟相關規定或(2)國與國間不具特定合作機制,致成員國無法取得資料之近用權限時,該成員國之單一聯繫窗口得向資料所屬成員國之單一聯繫窗口發出協助請求,並附上請求之原因說明與近用資料之法律依據。
綜上,本規則及其指引與GDPR及其相關規定,對於資料與個資等流通分別建構出穩固的法律系統與環境。
2010年11月26日,日本組成臨時國會,在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度,完成「放送法」修正案(連帶小修「電波法」與「電信業法」(電気通信事業法))。新法於同年12月3日公佈,並於2011年6月30日施行。 日本此次修法,在概念上並未法規匯流,而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」;概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下: 1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」,修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。 2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除,新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送,係指依電波法之規定放送之無線電台,使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送;所謂一般放送,則係指基幹放送以外之放送。 3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」,導入「軟體硬體分離」之概念。 4、總體而言,新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外,新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
國際能源總署發布《建設未來電網》報告國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年2月25日發布《建設未來電網》(Building the Future Transmission Grid)報告,指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資,全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍,使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此,《建設未來電網》報告提出以下建議: (1)提升需求明確性:政府應推動長期電網投資計畫與規劃,使供應商可得知零件需求與種類。 (2)加強產業對話:政府應加強與產業的協調與對話,以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 (3)積極投資電網:為避免電網成為再生能源發展瓶頸,應超前規劃並加快投資,確保電網發展與電力需求同步。 (4)設計採購框架:政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準,提升電網採購的一致性、可擴增性(scalability)與投資信心。 (5)簡化許可流程:政府應加速與簡化電網建設許可程序,並消除不必要的行政障礙。 (6)提升電網效率:電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率,最大化電網效能。 (7)供應鏈多元化:政府可與本地供應商或二階供應商合作,增加電網供應鏈多元化。 (8)確保技術人才:政府與產業應合作建立人才補給線,並確保數位技能納入產業培訓中。
概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化,於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」(the William J. von Liebig)。 為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙,例如:資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標,並透過下列手段強化科技成果商業化動力,提升商業化績效:1、通過種子基金資助,為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注;2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢,以及智慧財產權保護等諮商;3、創業人才教育及培訓,促進創業文化並進行創業教育,以增強大學與產業協同創新能力。
落實完善數位資料管理機制,有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制, 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。 其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).