歐盟個資保護委員會(EDPB)今(2021)年9月27日,就與南韓個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)之適足性認定草案發表意見,認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同。但EDPB 同時也指出,在歐盟執委會做出決定之前,某些部分仍需要釐清。釐清的部分包含:
今年6月歐盟執委會公布並通過的適足性認定草案中,該草案之可執行性與有效性不應僅拘束南韓個資保護機構,也應對司法機構具有效力。除此之外,EDPB 也針對南韓PIPA 免除多項匿名化資訊之義務提出質疑;又南韓相關法令對「同意」之撤銷(或撤回)事由有所限定,應確保其對資料主體「同意」之保障持續符合適足性認定的要求。
至於在資料進一步移轉(onward transfers)方面,EDPB 認為即便資料主體知悉並同意其個資傳輸,仍應告知其資料是否會移轉到第三國之相關風險;以及若個資主體的同意無法符合GDPR 對有效同意之定義時(例如雙方地位不對等時,該同意即非有效),該個資不會從南韓之資料控管者傳輸至第三國;在對此議題南韓未具體修訂相關法令時,與國安相關的個資若進一步移轉,是否會受到憲法框架(如比例原則)和PIPA 中個資保護原則的充分保障?
而在行政部門存取傳輸到南韓的個資方面,許多議題也需要釐清並引起關注。如與國安方面相關的個資處理,係受PIPA 抑或其他更為限縮的法令限制?又電信業者自願向國安部門揭露使用者個資時,必須同時通知相關的個資主體;EDPB 並希望歐盟執委會釐清,若歐洲經濟區(EEA)內的個人向南韓個資保護機構或司法機構提出救濟時,相關的救濟程序是否實質有效(例如舉證責任的規定為何)?
於新聞稿中,EDPB 主席 Andrea Jelinek 表示:「歐盟對此適足性認定相當重視,因其將涵蓋公部門與私部門資料的傳輸。而適足的個資保護對支持歐盟與南韓的長期關係與個人權利、自由方面至關重要。雖然EDPB 認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同,然仍建議歐盟執委會密切關注適足性認定的各方發展。」
這是客戶的資訊,該資訊如何被使用應為客戶的選擇。」於此一理念下,美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)於2016年10月27日通過了寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),該規定要求寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)應保護其客戶之隱私,該新通過的隱私規範非禁止使用及分享客戶的資訊,而係給予客戶有更多的選擇去決定自身的資訊該如何被分享及使用。以下簡介規範內容: 一、規範對象:寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等。規範對象未包含聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)所管轄的隱私保護措施下的網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等。亦未規範寬頻網路服務提供者營運的社交媒體網站或政府監管、加密,執法等問題。 二、 主要規範內容:將ISP所蒐集得使用及分享的資訊分為三類,建立客戶同意要件,分類如下。 (一)敏感性資訊須事前取得客戶肯定地選擇同意加入(opt-in),才得為使用及分享。敏感性資訊包含精確的地理位置、金融資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全碼、網站瀏覽紀錄、app使用紀錄及通訊內容。 (二)非敏感性資訊,例如電子郵件地址或服務層資訊,得使用及分享,惟當客戶選擇退出(opt-out)則不得使用及分享。 (三)同意要件之例外。除了在建立客戶與ISP關係外,針對特定目的將會被推定為已取得客戶同意,包含寬頻服務之提供或針對服 三、 其他重要規範內容:清楚告知客戶收集的資訊、將如何使用、向誰分享;實施合理的資料安全準則;保密性違反之通知。 然而針對FCC是否具有相關管制權限,質疑聲浪仍存於本次規範之通過。亦有認為該規範與FTC的管制同時運行將形成疊床架屋,造成社會大眾之混淆。並且該規範未能真實反映網路生態,未將網路公司或社交網站公司列入管制對象,無法真正保護客戶隱私。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
淺析企業如何善用無形資產獲取商業利基 美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。