新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。
新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下:
聯網自動駕駛車(Connected and Autonomous Vehicles, CAV)是一種自動化聯網載具,係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合,而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義,自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下,能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影,諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。 互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網,目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等,特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統,該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS),以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中,用以支援互聯車輛的科技:V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處,包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。 我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」,推動智慧電動車整車及零組件性能提升,協助廠商提升製程及資訊應用功能;研析國際驗證及測試規範,完善智慧電動車產業價值鏈。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
新加坡國家研究基金會推出AI.SG計畫,促進人工智慧技術發展新加坡國家研究基金會(National Research Foundation,以下簡稱NRF)於2017年5月3日宣布AI.SG倡議,並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元,整合NRF,智慧國家與數位政府辦公室(Smart Nation and Digital Government),經濟發展委會(Economic Development Board),資通訊媒體發展局(Infocomm Media Development Authority),新加坡創新機構(SGInnovate)及整合健康資訊系統(Integrated Health Information Systems)等數個政府部門,以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下: 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰 這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題,或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示:「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中,可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具,可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 投入並深化技術能力,以掌握下一波科技創新 其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence,XAI),以及相關技術,例如電腦系統架構(軟體、韌體、硬體整合)和認知科學(Cognitive Science)。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 擴大產業對於AI和機器學習的使用 AI.SG將與公司合作,利用AI來提高生產力,創造新產品,並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證,以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融,醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。 AI.SG計畫此項推動工作,未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題,也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活,值得我國相關機關推動政策之參考依據。
英國資訊委員辦公室(ICO)發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下: 公部門資料應用效益:部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享,或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用,必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意:確保各方對於「同意」(Consent)之理解,以弭平差異,同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰:應用語音生物辨識(voice biometrics)、臉部辨識技術(facial recognition technology, FRT)等,需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析(Data analytics):以符合資料保護的方式進行資料分析,處理特殊類別資料的適法性,評估處理過程中的風險,並檢查可能用於資料分析的資料來源,確保符合目的之應用。 未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。