英國資訊委員辦公室推出資料分析工具箱協助組織檢視資料保護情形

  英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於今(2021)年2月17日推出資料分析工具箱(data analytics toolkit)供所有考慮對個人資料進行資料分析的組織使用,旨在幫助組織駕馭人工智慧(Artificial Intelligence, AI)系統對個人權利所可能帶來的挑戰。

  ICO表示,越來越多的組織使用AI來完成特定任務,例如使用軟體自動發現資料集(data sets)的模式,並藉此進行預測(predictions)、分類(classifications)或風險評分(risk scores),組織在使用個人資料進行資料分析時,納入資料保護的概念是至關重要的,除符合法律要求外,也能增強民眾對技術的信任與信心。

  使用ICO的資料分析工具箱時,首先會詢問組織所適用的法律,並引導至相對應的頁面,並透過合法性(lawfulness)、問責與治理(accountability and governance)、資料保護原則(data protection principles)以及資料主體權利(data subject rights)等一系列的問題瞭解組織的資料保護情形,在回答所有問題之後,工具箱將產生一份報告,提供組織關於資料保護的建議,提高組織資料保護的法令遵循程度。

  ICO強調,組織應該要在個人資料處理的過程中考量報告中所提及的建議,並向組織的資料保護長(Data Protection Officer, DPO)徵詢其意見,在組織委託、設計與實施資料分析時落實個人權利與自由的保障。

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奈米產品蘊藏健康風險,其管理應更慎重

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日本訂定氫燃料基本戰略,推廣氫燃料使用並降低碳排放。

  日本於2017年12月26日「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,作為跨省廳之國家戰略,訂定「氫燃料基本戰略」(下稱「本戰略」),2050年為展望,以活用及普及氫燃料為目標,訂定至2030年為止之政府及民間共同行動計畫。此係在2017年4月召開之「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,安倍總理大臣提出為了實現世界先驅之「氫經濟」,政府應為一體化策略實施,指示於年度內訂定基本戰略。為此,經濟產業省(下稱「經產省」)邀集產官學專家,召開「氫氣及燃料電池戰略協議會」為討論審議,擬定本戰略。其提示出2050年之未來之願景,從氫氣的生產到利用之過程,跨各省廳之管制改革、技術開發關鍵基礎設施的整備等各種政策,在同一目標下為整合,擬定過程中有經產省、國土交通省、環境省、文部科學省及內閣府為共同決定。   氫燃料基本戰略之訂定,欲解決之兩大課題:   第一,能源供給途徑多樣化及自給率的提高:日本94%的能源需依靠從海外輸入化石燃料,自給率僅有6-7%,自動車98%的燃料為石油,其中87%需從中東輸入。火力發電場所消費的燃料中,液態天然氣(LNG)所佔比例也在上升中,而LNG也幾乎全靠輸入。   第二,CO2排出量的削減。日本政府2030年度之CO2排出量預定比2013年度削減25%為目標。但是,受到東日本大地震後福島第一核能發電廠事故的影響,日本國內之核能電廠幾乎都停止運轉,因此LNG火力發電廠的運轉率也提高。LNG比起煤炭或石油,其燃燒時產生CO2之量較為少,但是現在日本電力的大部分是倚賴LNG火力發電,CO2排出量仍是增加中。   因此本次決定之氫燃料基本戰略,係以確實建構日本能源安全供給體制,並同時刪減CO2排出量為目標,能源如過度倚賴化石燃料,則係違反此二大目標,因此活用不產生CO2的氫燃料。但是日本活用氫燃料之狀況,尚處於極小規模,或者是實驗階段。把氫燃料作為能源之燃料電池車(FCV),其流通數量也非常少,而氫燃料販賣價格也並非便宜。   氫燃料戰略之目標係以大幅提高氫燃料消費量,降低其價格為目的。現在日本氫燃料年間約200噸消費,預定2020年提高至4000噸,2030年提高至30萬噸,同時並整備相關商用流通網。為了提高氫燃料消費量,需實現低成本氫燃料利用,使氫燃料之價格如同汽油及LNG同一程度之成本。現在1Nm3約為100日圓,2030年降低至30日圓,最終以20日圓為目標,約為目前價格之5分之一為目標,在包含環境上價值考量,使其具備與既有能源有同等競爭力。   實現此一目標需具備:1.以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈;2.燃料電池汽車(FCV)、發電、產業利用等大量氫燃料利用及技術之開發。 以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈 透過活用海外未利用資源,以澳洲之「褐碳」以及汶萊之未利用瓦斯等得製造氫,目前正在大力推動國際氫燃料供應鏈之開發計畫。水分含量多之褐碳,價格低廉,製造氫氣過程中產生之CO2,利用目前正在研究進行中之CCS技術(「Carbon dioxide Capture and Storage,CO2回收及貯留技術),將可製造低廉氫氣。為了將此等海外製造之氫氣輸送至日本,使設備大規模化,並開發特殊船舶運輸等,建立國際氫燃料供應鏈。再生能源採用的擴大與活化地方:再生能源利用擴大化下,為了確保能源穩定供應,以及有必要為剩餘電力之貯藏,使用過度發電之再生能源製造氫燃料(power to gas技術)而為貯藏,為可選擇之方法,目前正在福島浪江町進行相關實證。 燃料電池汽車、發電、產業利用等大量氫燃料之利用   (1)電力領域的活用:前述氫氣國際供應鏈建立後,2030年商用化實現,以17日圓/kwh為目標,氫燃料年間供應量約30萬噸左右(發電容量約為1GW)。未來,包含其環境上價值,與既有LNG火力發電具備相等之成本競爭力為目標。其供應量。年間500萬噸~1000萬噸左右(發電容量16~30GW)。2018年1月開始在神戶市港灣人工島(Port Island),以氫作為能源,提供街區電力與熱能,為世界首先之實證進行。   (2)交通上之運用:FCV預計至2020年為止,4萬台左右之普及程度,2025年20萬台左右,2030年80萬台左右為目標。氫氣充填站,2020年為止160站、2025年320站,2020年代後半使氫氣站事業自立化。因此,管制改革、技術開發及官民(公私)一體為氫氣充填站之策略整備,三者共同推進。   燃料電池(FC)巴士2020年引進100台左右、2030年為止1200台左右。(FC)燃料電池堆高機2020年引進500台左右,2030年1萬台左右。其他如:燃料電池卡車、燃料電池小型船舶等。   (3)家庭利用:家庭用氫燃料電池(ENE FARM),係以液態瓦斯作為能源裝置,使用改質器取得氫,再與空氣中氧發生化學變化,產生電力與熱能,同時供應電力與熱水。發電過程不產生CO2,但是改質過程抽出氫時,會排出CO2。降低價格,使其普遍化為目標,固體高分子型燃料電池(PEFC)在2020年約為80萬日圓,固態酸化物燃料電池(SOFC)約為100萬日圓價格。在集合住宅及寒冷地區、歐洲等需求較大都市,開拓其市場。2030年以後,開發不產生CO2之氫燃料,擴大引進純氫燃料電池熱電聯產。   其他例如:   (4)擴大產業利用。   (5)革新技術開發。   (6)促進國民理解與地方合作。   (7)國際標準化作業等。   此一氫燃料戰略之推行下,本年3月5日為了擴大普及FCV,由氫氣充填營運業者、汽車製造業者、金融投資等11家公司,共同進行氫氣充填站整備事業,設立「日本氫氣充填站網路合作公司(英文名稱:Japan H2 Mobility,下稱「JHyM」)」,加速並具體化氫氣充填站之機制,今後以JHyM為中心,推動相關政策與事業經營。預定,本年春天再設立8個充氣站,完成開設100個氫氣充填站之目標。

美國專利商標局結束專利申請審查後試行程序

  美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2017年1月12日宣布其不再依其審查後試行程序(Post-Prosecution Pilot Program, P3 Program)受理新的案件。該程序係用以使發明人在專利申請程序受到駁回以後得提出更多回饋意見,以期減少上訴至專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之數量。   該程序係在2016年7月11日公布施行,在該程序中,申請人在最終駁回做成後兩個月內得請求召開聽證;申請人得對審查員進行20分鐘內之口頭簡報。簡報進行完畢以後,申請人即被排除於會議之外,審查委員之裁決將會以書面之形式通知申請人。   在P3程序創設以前,專利申請被駁回的發明人得採取上訴前先期審查會議試行計畫(Pre-Appeal Brief Conference Pilot Program)或是最終審議後試行程序2.0(After Final Consideration Pilot 2.0, AFCP2.0)的方式提出明顯錯誤的爭執或是申請內容的修改,但這兩種申訴方式並無法讓申請人取得直接向專利審查員進行簡報的機會。   在2016年7月11日公布本項試行程序時,USPTO即宣布本項計畫試行時間直到2017年1月12日,或是USPTO受理1600位合格申請為止,在本計畫按照預定時程結束後,USPTO表示將會依公眾回饋意見以及試行程序的結果來決定未來是否會施行類似於本計畫之措施。

演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》

2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。

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