英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》(Guidance of Right of access),針對資料主體行使資料近用權之請求(Data Subject Access Request, DSAR),受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式,以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針,並進行實例說明解析,以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。
英國「個人資料保護法」(The Data Protection Act 2018)依據歐盟「一般資料保護規則」(GDPR)於2018年重新修訂,其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利,進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求,並確實履行其在法規上所要求的保護義務,主要分為三點:
歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。
日本《科技創新成果活用法》為推動研發制度的改革並強化研發能力及效率,日本於2018年12月14日通過法律修正案,將原《研發力強化法》(研究開発システムの改革の推進等による研究開発能力の強化及び研究開発等の効率的推進等に関する法律)更名為《科技創新成果活用法》(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律),透過調整大學、國立研究開發法人(以下簡稱研發法人)的研究人員僱用制度、國家或人民安全相關研發預算的確保,以及研發法人投資科技研發成果之運用等相關制度的調整,以支持未來日本在科技創新研發能力的提升,以及研發成果的有效運用。 本次修法最大的重點,為研發法人投資研發成果運用的明文化,過去在《研發力強化法》中,僅規定研發法人得進行有助於成果運用的出資或技術協助等業務(第43條之2),但對於是否能保有因出資或技術協助所取得之收入(例如股票),則由各研發法人以其設置法另為規範;本次修正之《科技創新成果活用法》,則於第34條之5明文規定研發法人不受獨立行政法人不得持有股票的限制,可持有其運用研發成果進行技術作價投資或成立新創,所取得之股票或新股認股權,確立研發法人在支持研發成果運用上的功能與角色。
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。
生物倫理vs.生物科技 孰重孰輕?去(2005)年11月,全球幹細胞研究先驅-韓國首爾大學黃禹錫教授承認其研究有國際醫學倫理瑕疵,而引發軒然大波。主要爭議原因是其研究所使用之卵子,部分來自於其領導研究團隊的女性研究員,以及部分支付報酬給捐卵者。韓國「生物倫理及安全法」於2005年1月開始施行,立法目的強調生命科學及生物科技之發展應具有安全性並符合生物倫理原則,該法更明文規定:受試者需被充分告知資訊,亦有權同意是否參與研究以及不得買賣精子卵子等。因此,黃禹錫教授研究團隊的女性研究員雖是自願提供卵子,但在面對研究同儕壓力時,該名研究員是否真正”完全自願同意”地捐卵,此點頗受爭議。 隨著複製研究技術的與日俱進,生物倫理(Bioethics)相關議題已無國界之分,為此,聯合國科教文組織(UNESCO)於去(2005)年11月底之會員國大會,通過「世界生物倫理及人權宣言」(The Universal Declaration on Bioethics and Human Rights),建立起國際共通的生物倫理標準,希望能給各國在制定生物倫理相關法制政策有所依據,並作為相關研究行為之指導原則。 隨著韓國黃禹錫教授之幹細胞研究醜聞頻傳,國內生醫研究活動更應引為警惕,由於我國目前欠缺法律層次之研究倫理規範,前述UNESCO新近通過之「世界生物倫理及人權宣言」,在我國欠缺相關法律之現況下,更值得研究人員參考。