英國數位文化媒體暨體育部發布數位身分之公眾諮詢，發布法制政策回應並揭示相關原則
英國數位文化媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS）2020年9月1日發布「數位身分：政府諮詢回應」（Digital Identity: Call for Evidence Response）文件，以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果，英國政府計畫調修現行法規，使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用，並發展有關數位身分之消費者保護立法；立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害，以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會（Digital Identity Strategy Board）並提出六項原則，以加強英國之數位身分布建與政策：
- 隱私：當個人資料被使用時，應確保具備相關措施以保障其保密性與隱私；
- 透明性：當個人身分資訊於使用數位身分產品而被利用時，必須確保使用者可了解其個資被誰、因何原因，以及在何時被利用；
- 包容性：當人們希望或需要數位身分時即可取得。例如不備有護照或駕照等紙本文件時，對於其取得數位身分不應產生障礙；
- 互通性（interoperability）：應設定英國之技術與運作標準，使國際與國內之使用上可互通；
- 比例性：使用者需求與其他因素（如隱私與安全）之考量應可平衡，使數位身分之使用可被信賴；
- 良好監理：數位身分標準將與政府政策與法令連結，未來之相關規範將更加明確、一致並可配合政府對於數位管制之整體策略。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
Next steps outlined for UK’s use of digital identity, Sept. 1, 2020, https://www.gov.uk/government/news/next-steps-outlined-for-uks-use-of-digital-identity (last visited Nov. 5, 2020).
陳咸蓁，〈德國聯邦內閣通過「數位家庭給付法」草案，結合數位科技整併各項出生證明、津貼或補助申請窗口〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8510&no=64（最後瀏覽日：2020/11/10）。
新加坡政府在2016年05月05日發表了數位平台「MyInfo」。 新加坡政府推出此一平台的目標是「以數位方式來整合目前的工作，去除現行的不便與散亂，讓民眾與政府打交道時更輕鬆 」。因此，「MyInfo」將每個新加坡公民散在各政府機關間的個人資料整合成單一檔案，使用者也可以自行決定加入額外的資訊，像是年收入、教育程度、就業情況以及家人資料。當民眾需要填寫不同的政府表單時，不需要再一直填寫重複的內容。 新加坡政府表示，每個公民可以自由決定他們要不要註冊MyInfo。當使用者選擇使用這項服務時，相關機關會針對可能被運用的資料先徵詢使用者的同意。 MyInfo計畫是由新加坡財政部與資訊通信發展管理局共同發起。新加坡政府的數位服務團隊在一年前左右開始設計這項服務，目前平台上仍持續在測試並改善使用者經驗。 MyInfo從2016年01月到04月試營運，已經有超過32,000人使用這項服務(佔新加坡總人口0.6％)。在2016年06月之前，MyInfo會提供15項服務，包括註冊公用住宅、更新報稅資料以及求職資訊等。到2018年，所有需要雙認證的數位服務都會整合在MyInfo平台，估計會有200項服務項目。 這個計畫是新加坡「數位政府」（Digital Government）政策的重要拼圖之一。新加坡政府將持續擴大MyInfo的服務項目，希望藉由此服務來蒐整更多資料，並增加可供政府機關間分享的個人資料數目。伴隨愈加豐富的數據資料，各政府部門更能事先了解民眾的需求並提出民眾真正需要的服務。
保護、分級與言論（下） IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
解析中國江蘇省「企業知識產權管理規範」之內容與對台商的影響