美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項:
一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用;
二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求;
三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。
四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。
五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。
六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。
七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。
八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。
九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。
十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
國際保險公司探討奈米保險機制可行性特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。 依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。 然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性: (1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。 (2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 (3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。 此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估: (1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。 (2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。 (3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。 (4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。 綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。
歐盟智慧財產局出版《防偽技術指南》,協助企業及早防免智財侵權風險歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)之智庫「歐盟智財侵權觀察平台」(the European Observatory)於今(2021)年2月出版《防偽技術指南》(Anti-Counterfeiting Technology Guide,下稱本指南),本指南全面介紹目前市面上防偽技術的內容,技術區分成電子型、標記型、化學型、物理型、機械及數位媒體型等五大防偽技術類別,供所有有興趣了解或欲執行防偽技術的各規模、各領域企業們參考。 仿冒為全球性問題,幾乎威脅到了各領域行業的營運與生存,而全球仿冒品數量在互聯網時代之下,以每年增長15%的驚人速度上升中,已嚴重侵害了企業的品牌商譽與智慧財產權。企業雖懂得以註冊智財權的方式自我保護,但仿冒問題對企業帶來的攻擊性日益增加、防偽技術又多如牛毛且複雜,本指南彙整之資訊,尚補充了關於ISO標準的相關技術資訊,如《 ISO 22383:2020 》(產品與文件之安全性、彈性、真實性與完整性-重要產品認證方案之選擇與性能評估標準)。這些資訊可以跟防偽技術一併使用,精進企業整體防偽策略。 此外,本指南對於彙整出的每項防偽技術或ISO的相關技術標準,都予以清楚介紹,並說明技術主要特性、優缺點、用途、實施條件以及相關成本,企業可透過本指南比較各式防偽技術,從而選定最適合其業務性質的防偽技術,及早防範仿冒風險,以保護企業之業務營運與品牌發展。
促進頻譜使用效率-美國啟動獎勵拍賣機制