歐洲民間成立一聯盟,倡議資料主權之重要性

  在今(2021)年1月21日,歐洲數個科技公司、非營利組織與研究機構等民間單位共同發起「現今資料主權」聯盟(Data Sovereignty Now,DSN),宣布將向歐洲各級決策者施加壓力,以確保資料(data)之控制權掌握在生成資料的個人和組織手中。該聯盟認為歐盟執委會應採取決定性之措施,對於在歐洲所生成之資料,應以資料主權原則為基礎,以確保生成資料之個人和組織對其有控制權,以利數位經濟。

  而在2020年12月初,澳洲政府首開全球先例提出一新法案,要求Google與Facebook等平台應向澳洲在地媒體支付新聞內容費用,要求雙方進行協商,商討在其平台上顯示之新聞內容所應支付之費用,倘無法達成協議,則由政府之仲裁員決定應支付之金額。此法案引發Google與Facebook高度反彈,不惜以不繼續在澳洲提供服務或停止連結(link)當地媒體之新聞報導作為反擊,要求澳洲政府撤回或修改該法案;然DSN聯盟則認為,Google與Facebook利用其市場主導地位來向澳洲政府施加壓力,正是濫用其資料壟斷權(data monopoly)與壟斷地位之典型例子,為防止科技巨擎將來繼續以此方式勒索政府之唯一方法,即是恢復使用者與平台間之「數位利益平衡」。而Google似有讓步之跡象,根據路透社報導,Google分別已與兩家當地媒體達成協議,將各支付每年3000萬澳幣之費用。該法案是否會如期通過,進而改變或影響此類大型平台與各國政府間資料主權之角力關係,值得持續關注。

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※ 歐洲民間成立一聯盟,倡議資料主權之重要性, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8635&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/13)
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世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

美國基改食品標示新發展-強制標示與否的拔河

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