美國商務部調整《出口管制規則》允許美國企業與華為合作制定5G標準
美國商務部工業安全局（Department of Commerce, Bureau of Industry and Security, BIS）於2020年6月15日宣布修改《出口管制規則》（Export Administration Regulations, EAR），調整美國企業和中國大陸華為公司商業往來的相關禁令，允許美國企業和華為合作制定5G標準。國際標準為技術開發的重要基礎，企業在標準制定的參與和領導力，將同步影響5G、自動駕駛、AI及其他尖端技術的未來發展；美國為鞏固全球創新領導地位，積極倡導國內產業參與標準制定成為國際標準，保護國家安全與外交政策利益。雖然華為及其關係企業在2019年5月，因存在重大國家安全風險，被美國商務部列入實體管制清單，禁止美國企業在未獲商務部許可的情況下與華為進行任何業務往來，但此項政策不應妨礙美國企業參與重要的國際標準制定活動。
本次《出口管制規則》補充「一般性暫行核准（Temporary General License）」附錄，允許華為及其68家關係企業在參與國際標準化組織與5G標準制定等特殊情形下，得依據美國行政管理和預算局（Office of Management and Budget, OMB）A-119號通知所制定之標準，取得《出口管制規則》中涉及EAR99或出於反恐原因被列入美國商業管制清單之貨品與技術。代表美國企業毋需取得商務部的暫行核准，也可以在國際標準制定組織中與中國大陸華為等公司分享用於制定5G標準的相關資訊，甚至合作制定5G標準。另外，《出口管制規則》僅在非出於商業目的之合法標準制定情況下，允許美國企業向華為及其關係企業揭露此類技術；若是出於商業目的揭露，仍然須受《出口管制規則》拘束並應保存記錄。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
Commerce Clears Way for U.S. Companies to More Fully Engage in Tech Standards-Development Bodies, U.S. Department of Commerce, June 15, 2020, https://www.commerce.gov/news/press-releases/2020/06/commerce-clears-way-us-companies-more-fully-engage-tech-standards (last visited July 2, 2020).
Release of “Technology” to Certain Entities on the Entity List in the Context of Standards Organizations, Bureau of Industry and Security, June 18, 2020, https://www.federalregister.gov/documents/2020/06/18/2020-13093/release-of-technology-to-certain-entities-on-the-entity-list-in-the-context-of-standards (last visited July 2, 2020).
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission ,FTC）最近開始推動一套「不留痕」（do-not-track）機制，旨在防止網站蒐集未經使用者授權之個人資料。 FTC所出具的報告，旨在幫助政策制訂者和立法者形塑隱私規則，同時要求網站揭露更多其所蒐集之資料的相關事項，諸如蒐集的資料種類、如何使用該資料、以及保存期間。該報告並建議企業提供使用者更多拒絕被蒐集資料的退出選擇方案。 FTC主席Jon Leibowitz在最近的記者會中指出，目前有許多尚未受到網路隱私規範之行銷方式，普遍受到廣告商、社群網站或是搜尋引擎運用。FTC當局的建議由五人所組成的委員會無異議通過，由於網路廣告商、媒體經營者以及零售商所建立的新的行銷模式均建基於個人資料的使用上，因此此建議亦同時考量到該等業者之利益平衡，至2011年1月31日前持續蒐集業者之意見。Leibowitz表示，FTC希望確保新興成長的資訊市場是建立在促進隱私、透明、商業革新和消費者選擇的框架上，而這也是多數美國民眾所希望的。」 此一「不留痕」機制是參照FTC另外一套受歡迎的「勿來電」機制，也就是將電話號碼註冊在一特定的名單上，以防止電話推銷員來電，不過實際上的運作模式仍略有差異。相較於將姓名註冊在一份中央管控的名單，此一機制則是透過網頁瀏覽器的工具，傳送不願被追蹤或接受特定廣告的訊息，Google、Microsoft和 Mozilla都已測試過此套技術。 在此一報告提出後不久，麻州參議員John F. Kerry表明他將會推動一部隱私權相關法律，使FTC有更多規則制訂權以實現其報告所提建議。因為作為相關主管機關，FTC制訂規則的權利其實很有限。
techUK和UK Finance共同呼籲英國脫歐後應速採取行動保護英國和歐盟的企業和消費者資料跨境傳輸隨著資料多元應用，大量個資可能被企業、組織等從銀行、線上零售業者傳輸到雲端、學術機構等，因此在跨境傳輸基礎上需要共同的監管制度，以利資料保護和隱私標準。英國科技產業協會(techUK)和英國金融協會(UK Finance)共同於2017年11月30日呼籲英國政府和歐盟應迅速採取行動，以利於繼續保護消費者和企業在英國退出歐盟(Brexit)後兩地跨境傳輸個資。 另外，在Dentons國際律師事務所提出關於歐盟與英國未來資料共享關係之聯合報告(No Interruptions: options for the future UK-EU data sharing relationship)中，techUK和UK Finance說明英國和歐盟雙方如何達成適當保護協議(adequacy agreement)，英國政府亦於2017年8月發布個人資料交換和保護未來合作文件(The exchange and protection of personal data - a future partnership paper)，將持續依一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)調整，而在過渡期間為企業提供監管確定性，而公司亦需重新考慮GDPR於2018年5月實施後相關替代機制，如企業自我約束規則(Binding Corporate Rules, BCRs)、標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCCs)等。由於英國2019年3月脫歐後，將不會直接適用GDPR，因此除非有新的安排，個資在歐盟傳輸仍可能受限，而需昂貴複雜替代機制，故仍應速採取行動： 歐盟和英國應速開始適當保護評估程序(adequacy assessment processes)。 為避免個資傳輸之「懸崖邊緣」(“cliff-edge”)，應即為過渡期之安排。 英國應考慮實施其他措施，確保歐盟對英國資料保護框架之擔憂能獲解決，尤其是國家安全目的之資料處理。 英國應確保國際傳輸制度(包括美國在內)，與歐盟具相同保護水準，且此作為歐盟適當保護評估的關鍵。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。