澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)於2019年11月發布「2018-2019年數位健康年報」,其中針對「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)日前發生資料外洩事件提出檢討及隱私建議。
「我的健康紀錄系統」於2012年開始由澳洲數位健康局(Australian Digital Health Agency)負責維運,所有健康報告以電子形式通過網站存檔或讀取,包括處方藥紀錄、醫生診療記錄、影像檢查以及其它測試紀錄等,所有資訊將置於網路並授權醫療專業人員,例如醫生、藥劑師、醫院工作人員和專職醫療人員(例如護士或物理治療師),均可登錄查詢。
「我的健康紀錄系統」原先以民眾自願選擇加入模式運作,以選擇性線上註冊方式概括同意健康資料存取。隨後為促進醫療產業發展,澳洲政府宣布「我的健康紀錄系統」全國適用並提供退出機制至2019年1月31日。而2018年澳洲修訂「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012)強化個人資料管理相關規範,例如:提供永久刪除權、不得適用於保險目的、違反關鍵隱私保護而增加民事和刑事處罰等。
「2018-2019年數位健康年報」指出,隨著「我的健康紀錄系統」於2019年2月從選擇性註冊模式變為退出模式,關於隱私疑慮的查詢和投訴大幅增加。2018年至2019年OAIC收到57件投訴案,OAIC更對數位醫療產業中的受監管企業進行隱私評估,包括私人醫院、藥房等。為解決民眾疑慮,「我的健康紀錄法」修訂賦予永久刪除權,使投訴數量開始遞減,OAIC亦為醫療服務提供者發布有關保護患者個人健康資料相關指引,並與衛生部門組織合作,促進良好的隱私保護觀念,以增進健康服務提供者對預防和應對資料外洩的理解。
歐盟於去年(2011)3月發布「網路博奕綠皮書(Green paper on on-line gambling)」,針對歐盟在網路博奕所面臨的問題提出解決對策,旨在尋求歐盟境內與網路博奕相關的利益團體支持立法推動。該綠皮書內容,主要包括以下幾項議題: 一、網路博奕服務業者之界定:歐盟內的各成員國間對於網路博奕服務業者的認定,以及發核發執照相關條件仍有分歧,使得部分業者無法在他國營業,故擬透過綠皮書諮詢各國現行制度,以及核發執照的實務,尋求認定服務實體能達一定共識。 二、提升網路博奕的服務:包括更簡易的支付方式(如使用信用卡、電子錢包、現金轉帳、預付卡等),以及提高網路中介服務提供者(ISP或網路資料儲存)的服務品質。 三、公共利益維護:包括消費者保護(如防範賭博成癮),公共秩序維護(防範詐欺、洗錢或其他犯罪)、以及博奕盈餘如何分配在公共利益事項等。 四、取締非法網路博奕服務:由於各成員國對於非法網路博奕業者或因執法不,導致非法的網路博奕服務在歐盟境內仍大行其道。故擬評估成員國執法與跨境合作現況,以及利用網路阻斷非法賭博的成效。 歐盟執委會在綠皮書公布後,利用2011年3月到7月四個月的時間蒐集包括一般公民、公、私博奕經營者,媒體相關業者,網路中介服務提供者(ISP、網路交易系統),體育賽事提供者等各界意見,並舉辦相關研討會,以討論當前歐盟網路博奕的相關問題。 根據最新消息,今年2月27日,歐盟執委會召集歐盟各國網路博奕管理機關以及專家,分就綠皮書、研討會之結論以及彙整而來的諮詢意見(共260份)加以討論。與會的歐洲博奕協會(European Gaming and Betting Association,EGBA)秘書長Sigrid Ligné支持執委會的作法,表示希望儘快推動具歐盟層級的網路博奕規範立法,以保障消費者的權益。歐盟執委會雖欲整合各成員國間有關博奕的法令,惟目前仍有反對聲浪,部分成員國希望能保有自己的網路博奕規範,故本案未來之發展,值得後續密切注意。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。