歐盟執委會提出資料治理與資料政策
歐盟執委會提出資料治理與資料政策
資訊工業策進會科技法律研究所
2020年10月12日
歐盟執委會(European Commission，以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1]，旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策，轉型為資料驅動型組織(data-driven organization)，並提供一致的方向或原則，促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。
壹、背景目的
「促成歐洲適應數位時代，並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展，透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術，「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度，首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理，有助於此願景之達成。
因此，執委會提出「資料治理與資料政策」，建立執委會統一的資料治理架構與政策原則，幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時，執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程，改善資料品質，提升資料管理及共享之效率。
貳、內容摘要
「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集，包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上，則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則，除非法律明示規定為選擇性適用，否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守；倘未遵守，則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。
一、資料治理
主要目的在建構執委會統一的資料治理架構，釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同，執委會將資料治理分為三層級，並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。
（一）策略層級(strategic level)
由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB)，處理資料治理與資料政策相關議題，界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程，並作出策略決定。
（二）管理階層(managerial level)
由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board)，以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner)，依策略層級所提出之願景與政策方向，在各處建立並執行資料政策、監督執行進度，並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。
（三）運作階層(operational level)
由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward)，並與資料利用者(data user)實際執行資料政策，必要時將相關議題提到管理層級解決。
二、資料政策
就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向，建立上位原則。
其中關於「資料管理」部分，又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則，故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前，需探詢必要資料或資訊是否已存在，避免重複取得。主要需求資料集的部門機構，應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面，除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3]，否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則，並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。
針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分，著重在執委會內部的共通一致性，包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面，則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務，以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。
參、簡析
觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」，可知其資料治理架構與相關政策，是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則，更從組織管理角度，界定不同單位或角色的任務與責任，並凸顯資料治理管理組織的建構，對資料政策執行之重要性。
我國政府長期致力於數位國家之發展，在政府資料開放政策推動上已有不少成果，例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量，建議未來可進一步完善政府資料治理構面，兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向，借鏡歐盟執委會之作法，確立資料共享再利用之管理架構及原則，提升政府資料應用的效率與效能。
[1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020).
[2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020).
[3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等，有關近用歐盟資料之例外規定。
[4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.
英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議： （一）關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 （二）未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。 （三）關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考： (1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
競業禁止新方向-「勞資雙方簽訂離職後競業禁止條款參考原則」 歐盟2020年人工智慧白皮書歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust），以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力，均不應脫離歐盟以人為本的最高價值，包含：開放（open）、公平（fair）、多元（diverse）、民主（democratic）與信任（confident），因此在人工智慧的發展上，除了追求技術的持續精進與卓越外，打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。 歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標，提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面，執委會建議的措施包含：建立人工智慧與機器人領域的公私協力；強化人工智慧研究中心的發展與聯繫；每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心；歐盟執委會與歐洲投資基金（European Investment Fund）將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資；運用人工智慧提高政府採購流程效率；支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」（Horizon Europe）科研計畫密切結合。 而在建立對人工智慧的信賴方面，執委會建議的措施則包含：建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規；具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制；政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具；應確保所使用的資料不帶有偏見；廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見，並據以在2020年底前提出成員國協力計畫（Coordinated Plan）之建議。
紐約通過法案，將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。