網際社群服務的普及,如Face Book、Instagram、Twitter或網路論壇,將人與人之間的社群連結從實體拓展到虛擬,社群網路的蓬勃發展充分展現言論自由,人人皆以匿名方式藏身於社群網路的保護傘下盡情抒發己見,但相對也產生層出不窮的網路霸凌事件。
日本於修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》(特定電気通信役務提供者の損害賠償責任の制限及び発信者情報の開示に関する法律)前,遭受匿名網路霸凌的被害人若想對加害人提起損害賠償訴訟,須同時對社群網路服務業者及網路服務供應業者聲請禁止刪除資料假處分,被害人承擔巨大的程序成本,卻仍須承擔訴訟程序中,社群網路供應商因系統保存時效屆期而自動刪除加害人IP位置資料之風險。
為了遏止頻繁的網路霸凌事件,日本國會已於2021年4月21日表決通過修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》,將「請求揭露匿名網路霸凌者個人資料」由原本的假處分及通常訴訟程序修正為非訟程序,被害人僅須向法院提出聲請狀,如法院判斷該聲請可特定網路服務供應業者,被害人即可請求社群網路服務業者及網路服務供應業者提供匿名誹謗者(即加害人)的姓名、地址及網路登錄紀錄。另外,為避免IP位置資訊被刪除的風險,法院可於非訟程序進行中,先命社群網路服務業者禁止刪除該IP位置資訊,大幅推進被害人程序利益之保障。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
歐盟個人資料保護委員會提出關於資料主體接近使用其個人資料權利之指引歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第15條為「資料主體之接近使用權(Right of access)」,其第1項規定「資料主體有權向控管者確認其個人資料是否正被處理」,資料主體並得知悉其個資處理之目的、所涉及之類型等事項。該條係為使資料主體在獲得充分、透明且容易接近之資訊,使其得更輕易的行使如資料刪除或更正等權利。 因條文在文字上具抽象性,就具體內涵仍須有一定基準,故歐盟個人資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2022年1月18日,針對GDPR中之接近使用權提出指引(Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access),闡明在不同的情況中,資料主體應如何向資料控管者(Data Controller)主張接近使用權,並且說明資料控管者針對此項權利之義務內涵。 就具體內容,該指引包含:接近使用權之範圍、資料控管者應向資料主體提供之資訊內容、資料主體請求資訊之格式、資料控管者應如何提供資訊、GDPR第12條第5項所稱「資料主體之請求明顯無理由或過度者」之概念為何。指引並製作流程圖,以便利資料主體輕易的了解向資料控管者主張權利之步驟。 而對於資料控管者,指引亦說明其應如何解釋與評估資料主體之請求、應如何回覆特定請求、限制接近使用權之例子。該指引旨在從各方面分析接近使用權,經由舉例與設想特殊情形,以求為該權利提供更精確之指導。
英國公布「調查權法草案」(Investigatory Powers Bill)英國內政部(Home Office)於2015年11月4日公布一項關於網路監管的「調查權法草案」(Draft Investigatory Powers Bill),其主要目的係為提供執法、國安及情治單位,如英國安全局(MI5)、秘密情報局(MI6)、英國政府通訊總部(GCHQ)對於資通訊內容之掌控能力,用以因應數位時代不斷升高的維安需求,例如防止恐怖攻擊、兒童性剝削、破解跨國犯罪集團、協尋失蹤人口、犯罪現場之定位及嫌疑人相關聯繫對象等,該草案一旦通過,將迫使網路及電信服務業者保留其客戶之通訊數據、瀏覽記錄長達一年,甚至在必要情況下,協助英國政府攔截通訊數據、破解加密訊息。 其條文共計202條,分為九部分,對於通訊數據調查權行使所採取之主要手段包含攔截通訊(Interception)、數據監看(Oversight)、以設備干擾連結(Equipment Interference)、大量蒐集個人通訊資料(Bulk Powers)等,由於法案將擴張英國政府對網路隱私之干涉,對此內政大臣Theresa May表示,新法對於瀏覽記錄著重於使用者到訪過哪些網站,而非其瀏覽過的每一個網頁,同時,對於某些握有他人敏感資料的職業,例如醫生、律師、記者、國會議員及神職人員等,擁有較多的保護。 此外,草案亦闡明將建立政府自我監督及防濫權機制,包含未來將創設調查權利委員(Investigatory Powers Commissioner,簡稱IPC)專責監督政府調查權之行使,以及一套稱為Double Lock的新制度,即前述攔截數據資料權之行使,須有內政大臣親自核發之令狀,且該令狀應獲得司法委員(Judicial Commissioner)之批准。 這項草案無疑將引來公益與私利間之衝突,也在資通訊業界造成極大的反彈,縱然「調查權法案」並未限制相關電信與網路業者不得對其服務加密,卻要求於必要情況下提供解密協助,然而目前許多通訊服務採「點對點加密」(End-to-End Encryption)技術,若非發送及接收兩端之人,即便是提供該服務之公司也無法解密,一旦草案通過,類似WhatsApp或Apple所開發之iMessage將如何在英國使用,將會是未來觀測的重點。
資通安全法律案例宣導彙編 第4輯