歐盟執委會以(EU)2021/914號執行決定(Implementing Decision)所發布的新版「向第三國傳輸個人資料標準契約條款(New Standard Contractual Clause for the transfer of personal data to third countries,下稱SCC)」已於9月27日起正式取代舊版條款。
新SCC發布於2021年6月27日,旨在滿足歐盟法院(the Court of Justice of the European Union, CJEU)以2020年7月Schrems II判決所訂定之資訊保護需達「足夠充分(substantially sufficient)」標準。該版SCC為因應不同情境之跨境資料傳輸,而設計採取4種模組之規範條款供涉及歐盟境外之第三方資料傳輸者(控制者與接收者)依循參採,包括:
本次執行決定亦設立了轉換期以利各方進行合規審查與契約調整:雖然舊版已於2021年9月27日廢止不再適用,原已適用舊版SCC之契約,至遲仍得實施至2022年12月27日止。(亦即新版SCC公佈後的18個月內)。
在此執行決定下,歐洲資料保護委員會 (European Data Protection Board)亦發布「關於如何確保對個人資料傳輸採取適當保護措施建議(Recommendations 01/2020 on measures that supplement transfer tools to ensure compliance with the EU level of protection of personal data)」釐清GDPR「傳輸影響評估(Transmission Impact Assessment, TIA)之機制流程 。
隨著資通科技之快速崛起跨境個資傳輸已成為企業常態,而此種現象近期甚至在交通自動化的科技發展下逐漸擴及交通業別,其中全球航運和物流公司在全球範圍內傳輸個資,其中甚至包括用於履行和營銷目的之乘客資料、員工個人資料和客戶業務聯繫資訊等敏感個資已成為常態,應儘速因應相關法制之發展,解決全球範圍內快速發展的隱私合規問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程,並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊,資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日,加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案,其中最引人關注的便是編號SB1177號法案,又稱學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act,簡稱SOPIPA)。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為,包括:(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的,運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定,禁止披露涵蓋資訊(covered information)。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information),或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外,SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施,以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時,線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下,刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效,將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者,同時也將適用於未與K-12學校簽署契約,但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
OECD 發布2015年科學、科技與產業計分板,建議各國政府應增加對於創新研發之投資於2015年10月19日,經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015),此份報告指出,各國政府應增加對於創新研發的投資,以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技,也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示,美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位,即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域,尤其是韓國,最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來,韓國的公共研發支出增加二倍之多,2014年GDP佔比達1.2%。反觀,許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前,2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間,在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域,在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中,美國、日本和韓國共佔到65%以上,接著是德國、法國與中國。2005-07年,韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域,韓國正致力於推動智慧聯網技術,歐盟是量子計算,中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%,達1.1萬億美元,但其GDP佔比與2012年相同,為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入,而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入,也依靠互補性資產,如軟體、設計和人力資本,即知識資本(knowledge-based capital, KBC)。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊,且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來,許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示,研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門,也傾向於關注特定應用程序的開發,從而改進先前的OECD計分版本,此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入,始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
歐洲議會通過《人工智慧法案》朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步歐洲議會通過《人工智慧法案》 朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月26日 觀察今年的科技盛事屬ChatGPT討論度最高,將人們從區塊鏈、元宇宙中,帶入人工智慧(AI)領域的新發展。ChatGPT於2022年11月由OpenAI開發的生成式人工智慧,透過深度學習模型,理解和生成自然語言,其功能包含回答各類型問題(如科學、歷史)、生成邏輯結構之文章(如翻譯、新聞標題)、圖形、影像等內容。然而對於人工智慧的發展,究竟如何去處理人機間互動關係,對於風險之管理及相關應用之規範又該如何,或許可從歐盟的法制發展看出端倪。 壹、事件摘要 面對人工智慧的發展及應用,歐盟執委會(European Commission)早在2018年6月成立人工智慧高級專家組(AI HLEG),並於隔年(2019)4月提出「可信賴的人工智慧倫理準則」(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),要求人工智慧需遵守人類自主、傷害預防、公平、透明公開等倫理原則。於2021年4月21日歐盟執委會提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(以下稱人工智慧法案),於2023年內部市場委員會(Internal Market Committee)與公民自由委員會(Civil Liberties Committee)通過並交由歐洲議會審議(European Parliament),最終《人工智慧法案》於2023年6月14日通過。後續將再歐盟理事會(Council of the European Union)與辯論協商,尋求具共識的最終文本[1]。 貳、重點說明 由於「歐盟議會通過」不等於「法案通過」,實際上歐盟立法機制不同於我國,以下透過法案內容說明的契機,概述一般情況下歐盟之立法流程: 一、歐盟立法過程 通常情況下,法案由歐盟執委會(下簡稱執委會)提出,送交歐盟理事會及歐洲議會,作為歐盟的「立法者」歐洲理事會(下簡稱理事會)與歐洲議會(下簡稱議會)將針對法案獨立討論並取得各自機關內之共識。大致上立法程序有可分為三階段,在一讀階段若理事會與議會對於執委會版本無修改且通過,則法案通過,若任一機關修改,則會進行到二讀階段。針對法案二讀若仍無法取得共識,則可召開調解委員會(Conciliation)協商,取得共識後進入三讀。簡單來說,法案是否能通過,取決於理事會與議會是否取得共識,並於各自機關內表決通過[2]。 目前《人工智慧法案》仍處於一讀階段,由於法案具備爭議性且人工智慧發展所因應而生之爭議迫在眉睫,議會通過後將與執委會、理事會進入「三方會談」(Trilogue)的非正式會議,期望針對法案內容取得共識。 二、人工智慧法案 (一)規範客體 《人工智慧法案》依風險及危害性程度分級,其中「不可接受風險」因抵觸歐盟基本價值原則禁止(符合公益目標,如重大或特定犯罪調查、防止人身安全遭受危害等例外許可)。「高風險」則為法案規範之重點,除針對系統技術穩健、資料處理及保存訂有規範外,針對人為介入、安全性等也訂定標準。 而針對高風險之範疇,此次議會決議即擴大其適用範圍,將涉及兒童認知、情緒等教育及深度偽造技術(Deepfake)納入高風險系統,並強調應遵循歐盟個人資料保護規範。此外對於社會具有高影響力之系統或社群平臺(法案以4500萬用戶做為判斷基準),由執委會評估是否列為高風險系統。針對目前討論度高的生成式人工智慧(ChatGPT),議會針對法案增訂其系統於訓練及應用目的上,應揭露其為生成式人工智慧所產出之內容或結果,並摘要說明所涉及之智慧財產權[3]。 (二)禁止項目 關於《人工智慧法案》對於高風險系統之要求,從執委會及理事會的觀點來看,原則上重點在於對弱勢的保護及生物資料辨識之權限。歐盟禁止人工智慧系統影響身理及心理,包含對於特定族群如孩童、身心障礙者等弱勢族群之不平等待遇。同時原則禁止即時遠端的生物辨識利用,包含對於人性分析、動作預測等對於人類評價、分類之應用,例外情況如犯罪調查、協尋失蹤兒童、預防恐怖攻擊、關鍵基礎設施破壞等情況時方被允許。此次議會決議提高禁止即時遠端生物辨識的標準,包含納入敏感資訊的蒐集如性別、種族、政治傾向等,及其他臉部辨識、執法、邊境管制、情緒辨識等項目[4]。 參、事件評析 有關《人工智慧法案》雖歐洲議會已一讀通過,然而後續仍要面對與歐盟理事會的協商討論,並取得共識才能規範整個歐盟市場。因此上述規範仍有變數,但仍可推敲出歐盟對於人工智慧(含生成式)的應用規範態度。在面對日新月異的新興科技發展,其立法管制措施也將隨著橫向發展,納入更多種面向並預測其走向趨勢。因人工智慧有應用多元無法一概而論及管制阻礙創新等疑慮,觀察目前國際上仍以政策或指引等文件,宣示人工智慧應用倫理原則或其風險之管理,偏重產業推動與自律。 觀察歐盟《人工智慧法案》之監管目的,似期望透過其市場規模影響國際間對於人工智慧的監管標準。倘若法案後續順利完成協商並取得共識通過,對於如OpenAI等大型人工系統開發商或社群平臺等,若經執委會評估認定為高風險系統,勢必對於未來開發、應用帶來一定衝擊。因此,歐盟對於人工智慧監管的態度及措施實則牽一髮而動全身,仍有持續觀察之必要。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]The AI Act, Future of Life Institute, https://artificialintelligenceact.eu/developments/ (last visited Jun. 20, 2023) [2]The ordinary legislative procedure, Council of European Union, https://www.consilium.europa.eu/en/council-eu/decision-making/ordinary-legislative-procedure/ (last visited Jun. 19, 2023) [3]EU AI Act: first regulation on artificial intelligence, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence (last visited Jun. 21, 2023) [4]MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rules-for-safe-and-transparent-ai(last visited Jun. 21, 2023)
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。