歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」,同時引入(EU)2018/1724修正案(REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724),針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。
資料治理規則也通稱為資料治理法(Data Governance Act, DGA)。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境,達成資料的可利用性,以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。
DGA中,特別引人注意的是第四章「資料利他主義」(Data altruism)的提出。依據資料治理規則第二條,所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下,同意他人得處理或利用其所持有的個人資料;或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料(non-personal data)。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標,例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策,或是科學研究等。
為利於資料利他主義的落實,歐盟希望有明確的的制度設計,藉以促成更多資料主體或資料持有人,在有足夠信任的基礎下,願意將資料無償提供並進行公益目的之利用,進而實現改善生活的目標。 因此,DGA中提出以下作法:
(1) 資料利他主義組織採自願註冊制度,而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後,並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後,於其所屬會員國中註冊以成為公認(recognised)的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的,是希望先以管制密度較低的方式,鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。
(2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌:透過相關的認可機制並授予識別標誌,藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度,讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。
(3) 透明度要求:為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度,歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理,例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外,也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。
整體而言,歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則,透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範,降低溝通成本以及建立信任基礎,以增加資料釋出的可能性,進而提升資料被利用的程度,最終達成改善人類福祉的目標。
自2011年歐巴馬政府頒布《食品安全現代化法》(Food Safety Modernization Act, FSMA)以來,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)研擬多項配套法規和施行細則藉以強化FSMA食品安全標準之具體落實。此外,為形成產業、工協會各方之修法共識,FDA開啟為期一年之意見徵集期間。另於今年度(2013)11月15日,美國全國農民工會(National Farmers Union, NFU)正式向美國食品藥物管理局提交食品安全現代化法案(Food Safety Modernization Act, FSMA)具體意見書,該項意見書要點歸納如下: 1.全國農民工會表示此修法方向,有助於事前預防食源性疾病(foodborne illness)擴散與食品風險之控管,有效達成法規建構之目的。 2.由於配套法規涉及食品鏈供應商、農民與生產者之具體責任,建議政府應評估多階段意見諮詢期(comment period)之規劃,廣納各利益相關者具體建議。 3.全國農民工會針對農業用水的品質標準、檢測措施與規範提出不同之見解,亦建議縮短農產品禁用生物土壤改良劑的時間。
美國國家標準與技術研究院「隱私框架1.0版」美國國家標準與技術研究院(NIST)於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」(NIST Privacy Framework Version 1.0),為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障,以風險管理(risk management)的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1)架構,包含框架核心(Core)、狀態評估(Profile)與實施層級(Implementation Tier),以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制,透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級,進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架,用以促進開發者導入隱私設計思維(privacy by design),以及協助組織保護個人隱私,其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策(ethical decision-making)及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任;在當前與未來的產品或服務中,因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務;以及促進個人、企業夥伴、稽核者(assessor)與監管者(regulator)在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規,亦不具備法律效果,而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具,企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求,掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險,並識別隱私權相關法律規範,包含加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)等,提出更具創新性與有效性的解決方案,並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。