加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」(Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0),建立全國一致的最佳實踐準則,以指導配有自動駕駛系統(Automated driving systems, ADS)之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓,對安全措施進行更新,內容包括:
一、實驗前的安全考量:探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項,包括(1)評估實驗車輛安全性、(2)選擇適當的實驗路線、(3)制定安全管理計畫、(4)安全駕駛員與培訓、(5)民眾溝通及提高意識、(6)確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。
二、實驗中的安全管理:討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量,包括(1)使用分級方法進行測試、(2)調整安全管理策略、(3)制定事件和緊急應變計畫與步驟、(4)安全駕駛員的角色及職責、(5)遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、(6)在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、(7)與其他道路使用者的安全互動、(8)與乘客的實驗、(9)定期報告及資訊共享。
三、實驗後應注意之事項:在結束其測試活動後應考量的因素,包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的,則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。
該測試指引僅適用於臨時實驗,而非永久的市場部署,加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具,以支持加拿大道路使用者的安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國政府於2024年12月19日依據《經濟犯罪及公司透明法》(Economic Crime and Corporate Transparency Act)的授權,發布《公司及有限責任合夥企業(資料保護與揭露及相應修訂)辦法》(The Companies and Limited Liability Partnerships (Protection and Disclosure of Information and Consequential Amendments) Regulations 2024),該辦法已於2025年1月27日生效。 根據現行《公司(地址揭露)辦法》(Companies (Disclosure of Address) Regulations 2009),經營公司之個人應登錄並公開其個人資料,包含居住地址,以利利害關係人聯繫並確保其對業務負責。但公開個人資料,將導致詐欺和身分盜用之風險,因此現行《公司(地址揭露)辦法》規定於特定情形下,如經營公司之個人曾遭受家庭暴力,或從事警察、法官、議員等職務,得向主管機關申請保護其居住地址不對外公開。新辦法將進一步強化對個人隱私之保護,允許將居住地址作為公司註冊地址之情形,亦得適用前述居住地址保護之規定。此外,對於進行清算程序的公司,經營公司之個人亦得申請不公開其居住地址,惟為兼顧第三方權益,僅得於公司清算程序開始後六個月後提出申請,以便第三方對公司提起訴訟。 隨著科技發展,對於個人資料之保護日益重要,英國此次新辦法擴大居住地址保密適用情形,設法在隱私保護與利害關係人權益間取得平衡,其細緻化地衡酌資訊透明化及個人資料保護兩項基本原則之作法,或可成為我國未來在思考相關議題之參考。
印第安那州對違反個資外洩通報義務之保險公司提起訴訟印第安那州首席檢察官Greg Zoeller對Wellpoint保險公司提起訴訟標的金額30萬美元之損害賠償訴訟,主張該公司因遲延向首席檢察署及超過32,000萬因個人資料外洩影響所及之客戶通報個資外洩事件,而違反印第安那州通報法〈Indiana notification laws〉中通報及揭露規定〈Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements及Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements〉,依法各得請求15萬美元罰金,此為印第安那州提起之首件違反通報義務之訴訟。 前述法令於2009年7月生效,新法規定個人資料擁有者〈database owners〉負有「通報義務」,其於個資外洩事件發生後,必須在「合理期間」〈within a reasonable period of time〉內,對「潛在受影響之個人」〈both the individuals potentially affected by a data breach〉,以及檢察署通報,惟經調查,該公司未於合理時間內通報前述應通報之對象。 經查該公司於今〈2010〉年2、3月間即發現客戶個資外洩,卻6月18日始通知客戶,檢察署展開調查後認定其遲延通報無正當理由,故代表印地安那州向其提起民事賠償。 前述所指外洩之個人資料包括:提出投保申請者之個人資料內容,諸如「社會安全碼」〈social security number〉、「財務資訊」〈financial information〉、「健康記錄」〈health records〉,因該保險公司網頁之照管者〈siteminder〉未能實行安全防護,使盜竊身分之人〈identity thief〉得以改變統一資源定址器〈URL〉而窺見申請者的個人資訊。 除印第安那州客戶外,該保險公司因客戶個資外洩亦使其他州投保申請者資訊曝露,包括:美國加州、科羅拉多、康乃迪克、肯特基、密蘇里、內華達、新罕布夏、俄亥俄及威思康辛等九個州,約有47萬個客戶可能因此受影響。
美國參議院通過CISA網路安全資訊共享法案美國參議院於2015年10月27號通過網路安全資訊共享法(Cybersecurity Information Sharing Act; CISA)。本案以74票對21票通過,今年稍早眾議院通過類似法案,預計接下來幾周送眾議院表決。歐巴馬政府及兩院議員已就資訊共享法案研議多年,目前可望兩院就立法版本達成一致而立法成功。 主導本案的參議院情報委員會(Intelligence Committee)主席Richard Burr於法案通過後發表聲明表示,「這個作為里程碑的法案最終會更周全地保護美國人的個資不受外國駭客侵害。美國商業與政府機構遭受以日計的網路攻擊。我們不能坐以待斃」。副主席Sen. Feinstein於肯定法案對網路安全的助益之外,認為「我們在杜絕隱私憂慮的方面上盡了所有努力」。 CISA授權私人機構於遭受網路攻擊,或攻擊之徵兆(threat indicators)時,基於網路安全的目的,立即將網路威脅的資訊分享給聯邦政府,並且取得洩漏客戶個資的責任豁免權。基於同樣的目的,私人機構也被授權得以監視其網路系統,甚至是其客戶或第三人的網路。但僅以防禦性措施為限,並且不得採取可能嚴重危害他人網路之行動。相對於此,聯邦政府所取得該等私人機構自發性提供的網路威脅資訊,係以具體且透明的條款規制。此外,國土安全部(Department of Homeland Security)於符合隱私義務方針的方式下,管理電子網路資訊得以共享給其他合適的聯邦機構。檢察總長及國土安全部門秘書並建立聯邦政府接收、共享、保留及使用該等網路資訊的要件,以保護隱私。 相對於此,許多科技公司對此持反對態度,例如蘋果與微軟。隱私支持者更是於法案通過前後呼籲抵制,稱其為監視法。主要的論點圍繞在企業洩漏個資訊的寬鬆免責條款,這將會促使隱私憂慮。另一方面,法案反對者也不信任聯邦政府機構將會落實隱私保護,FBI、國家安全局(National Security Agency, NSA)及國家安全部則樂於輕易地取得、共享敏感的個資而不刪除之。 這些憂慮或許可以由法案投票前,網路法及網路安全學者共同發出的公開信窺知。「整體來說,(CISA)對有缺陷的網路安全中非常根本但真切的問題一無所助,毋寧僅是為濫權製造成熟的條件」。信中提到,該法案使聯邦機構得近用迄今為止公眾的所有資訊,並且對公司授權的範圍無明確界線,使公司對判斷錯誤的可能性毫無畏懼。這對於網路安全沒有幫助,方向應該是引導各機構提高自身的資訊安全及良好管理。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。