2019年2月澳洲政府依據「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012),執行全國國民納入「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)(下稱系統)之政策,有將近9成的國民被納入系統,為解決急診醫師在緊急救治時,需查看病患醫療資訊的需求;澳洲數位健康局(Australian Digital Health Agency, ADHA)於2019年11月發布了一項全國倡議的政策:急診醫師能使用我的健康紀錄系統,在急迫情形下即時做診斷。因此澳洲健康安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care)與澳洲急診醫學院(Australasian College for Emergency Medicine, ACEM)共同訂定「急診醫師使用我的健康紀錄之指引」(Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record)(下稱指引)提供急診科醫師參考,說明如下:
原則上只有病患之家庭醫師或主治醫師才能進入系統查看病患的醫療資訊,其他未經同意的醫師不得隨意查看病患的醫療資訊,但若病患發生急救狀況時,則允許急診醫師得使用系統查看病患之醫療資訊,例如:使用藥物資訊、各醫師之醫療診斷書、照顧資訊、處方簽紀錄,病患用藥歷史、住院紀錄、家族病史、專家建議信(Specialist letters)、器官捐贈與預立醫療決定(Advance care plans)、病理診斷、病人自行輸入的資訊,例如過敏反應等,協助急診醫師能使用病患就醫紀錄迅速的做診斷;允許急診醫師得直接查看病患之醫療資訊,也解決急診醫師在救治時,無法即時與病患之家庭醫師聯繫問題。另外,系統之病歷電子化也為急診醫師帶來益處,例如:醫療資訊的合併,整合病患的就醫資料、減少不必要及重複的檢查,即時傳遞醫療資料等。此外,為了保障國民之資訊自主,醫師必須尊重病患的權利,例如病患得使用取消功能來刪除病歷資訊、限制特定醫療人員或醫療機構查看、限制查看資料的類型等。
這項指引使急診醫師能更了解如何使用系統、在緊急救護時,得隨時能查病歷資料做出最佳的處置、系統化的便利性為急診醫師節省許多處理時間,並促進與提升醫療品質。
中國大陸為鼓勵科技研發與創新,陸續訂有《科學技術進步法》(最近一次修正為2007年12月29日,自2008年7月1日施行,以下簡稱科技進步法)及《促進科技成果轉化法》(原為1996年5月15日訂定,最近一次修正已於2015年10月1日起施行),並分別規範智慧財產權相關內容。 其中,關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權,依科技進步法第20條第1項規定,凡政府補助之科技計畫研發成果,其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權,除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外,由該科技計畫項目承擔者(參照科技進步法第5條第2項規定,可能為組織或個人)依法取得。 而相關科研工作者依前述規定取得成果後,如欲進行運用或轉化,依《促進科技成果轉化法》第2條規定:「本法所稱科技成果轉化,是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品,發展新產業等活動」,需依該法相關規範辦理,如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化,且其運用方式如第19或45條具相當彈性,並可讓執行人員獲得一定的收入。
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,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,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。
馬來西亞個人資料保護法之發展仍有諸多不確定因素馬來西亞於2010年6月即通過個人資料保護法,延宕經年,該法終於自2013年底開始正式施行,而數項配套規範亦同步施行。前個資保護部門首長Abu Hassan Ismail則被任命為新設之個資保護專員,受通訊及多媒體部部長之指揮監督。 從規範內容架構觀察,馬國此部個資法之範疇堪稱恢弘,不但包括了諸多的實質行為規定,例如,在行為規範的面向上,馬國個資法要求其所謂的資料使用者(data user) 必須遵守多項個資保護原則並尊重當事人權利;此外,該法亦有不少與個資保護相關之組織及程序規則,例如,該法設有行政救濟法庭,如對個資保護專員之決定有所不服者,即可在此提出救濟。惜該法之適用對象不包括公部門,且在適用情形方面,除排除了純粹因個人或家庭目的而蒐集、處理、利用個人資料外,亦針對諸多情形分別排除該法所設之不同個資保護原則之適用,且更賦予個資保護專員另行指定排除適用情形之權限,因而除將相當程度限制該法影響範圍外,並使該法之適用與發展增加許多不確定之因素。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。