FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫
美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。
2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。
根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
- Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021)
- Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019)
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION[FDA], Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021). https://www.fda.gov/media/145022/download (last visited Jan. 27, 2021)
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION [FDA], Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019). https://www.fda.gov/media/122535/download (last visited Jan. 27, 2021)
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WhatsApp因違反GDPR遭愛爾蘭資料保護委員會開罰2.25億歐元愛爾蘭資料保護委員會（Data Protection Commission，DPC）於今（2021）年9月宣告WhatsApp Ireland Limited（下稱WhatsApp）違反歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation，GDPR）並處以高額裁罰。 DPC自2018年12月起主動調查WhatsApp是否違反GDPR下的透明化義務，包括WhatsApp透過其軟體蒐集用戶與非用戶的個人資料時，是否有依GDPR第12條至第14條提供包括個資處理目的、法律依據等相關資訊，以及該資訊有無符合透明化原則等，其中又以WhatsApp是否提供「如何與其他關係企業（如Facebook）分享個資」之相關資訊為調查重點。 歷經長時間的調查，DPC作為本案領導監管機關（lead supervisory authority），於2020年12月依GDPR第60條提交裁決草案予其他相關監管機關（supervisory authorities concerned）審議。惟DPC與其他相關監管機關就該裁決草案無法達成共識，DPC復於今年6月依GDPR第65條啟動爭議解決程序，而歐洲資料委員會（European Data Protection Board）在同年7月對裁決草案中的疑義做出有拘束力之結論，要求DPC提高草案中擬定的罰鍰金額。 DPC最終在今年9月2日公布正式裁決，認定WhatsApp未依第12條至第14條提供資訊予「非軟體用戶」之資料主體，而「軟體用戶」的部分也僅有41%符合規範，嚴重違反GDPR第5(1)(a)條透明化原則。據此，以母公司Facebook全集團營業額作為裁罰基準，DPC對WhatsApp處2.25億歐元之罰鍰，為GDPR生效以來第二高的裁罰，並限期3個月改善。
歐盟執委會於2026年第二季提出「雲端與人工智慧發展法案」草案歐盟執委會(European Commission)於2026年6月3日提出「雲端與人工智慧發展法案(Cloud and AI Development Act)」草案（簡稱草案），該草案之立法目的係為建立歐盟數位主權(digital sovereignty)，要求涉及政府敏感資訊（如金融、司法、醫療等領域）之資料，未來需儲存於符合歐盟主權要求之雲端基礎設施。 現今亞馬遜網路服務公司(Amazon Web Services, AWS)、微軟(Microsoft Azure)及谷歌(Google Cloud Platform, GCP)三家公有雲雲端服務供應商，持有全球約63%雲端市場之市佔率，且因美國「釐清境外合法利用資料法(Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act)」之規定，受美國管轄之雲端服務供應商，無論其資料數據儲存於全球任何地區，皆有配合美國政府調取資料之義務，歐盟為降低其成員國對於外國大型科技公司之依賴性並取得數位主權，爰提出此項草案。 草案擬將雲端運算及人工智慧主權定義為4個等級，引導歐盟成員國政府機關依風險評估結果採購不同主權等級之雲端服務。主權保障級別從低至高依序為：第1級要求資料處理及儲存須於歐盟境內；第2級要求雲端服務供應商需證明不受第三國影響，確保軟體供應鏈具備透明度；第3級要求雲端服務供應商由歐盟擁有及控制，並符合其他額外資格要求(例如雲端服務供應商之人員國籍要求)；第4級要求雲端服務供應商可完全掌控其軟體供應鏈及具備足夠透明度，且不受第三國干預。從上述對於雲端服務及人工智慧主權之四級保障程度可知，評估要素除了過往關注的資料儲存地點，擴大至軟體供應鏈透明度及是否可不受第三國干預，藉以逐步達成強化數位主權之目標。 歐盟係透過法制及採購政策推動，逐步建構其數位主權體系，並強化對於政府敏感資料之控管。於我國而言，確保數位主權亦為重要政策議題，政府機關持續推動運算設備、資料中心及雲端服務平台之建置及研發，以強化數位基礎建設。本草案雖目前仍處於歐盟執委會倡議階段，惟其所建立之數位主權分級評估制度，將攸關未來歐盟雲端服務市場之發展方向，並可能成為各國推動數位主權政策之重要參考，本草案後續發展趨勢及操作方式值得持續追蹤觀察。
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。