新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料
新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。
隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點：
（1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版；
（2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等；
（3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外；
（4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。
該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
- PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill
- PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available
- Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie
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柯元惠
副法律研究員 編譯整理
PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill, https://www.allenandgledhill.com/sg/publication/articles/21953/pdpc-issues-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications (last visited July 1, 2022)
PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available , https://www.pdpc.gov.sg/news-and-events/announcements/2022/05/guide-on-the-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications-now-available (last visited July 1, 2022)
Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie, https://insightplus.bakermckenzie.com/bm/data-technology/singapore-pdpc-publishes-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications/ (last visited July 1, 2022)
王自雄、周晨蕙，〈智慧建築安全監控資料應用法制課題與因應對策〉，《建築學報》，116期，頁105-122（2021），可參見https://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?docid=10163212-202106-202109290012-202109290012-105-122 （最後瀏覽日：2022/07/11）。
吳采薇，〈法國資料保護機關要求Clearview AI刪除非法蒐集的個人資料〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8774&no=64 （最後瀏覽日：2022/07/01）。
蔡毓華，〈紐約市實施《生物辨識隱私法》強化生物特徵保護〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8713&no=64（最後瀏覽日：2022/07/01）。
科法觀點
日前，歐盟執委會於2008年1月23日提交了一份關於整合性發展境內替代能源之新法制架構指令建議案，並欲藉該建議案來進一步促進生質能、太陽能與風能等相關新興能源技術之開發。該建議案還提到，歐盟所屬會員國原則上須依據於2005年當時替代能源之貢獻比例為基礎，再向上調增5.5%後來作為該會員國之替代能源預定貢獻目標。不過，考量各會員國之國情並不相同，故該建議案要求歐盟對於各會員國替代能源預定貢獻目標之制定，應採「差別化」之方式，使其可先自由調整與決定究欲採取何種比重與模式來發展各類替代能源，最後，再將所決定之能源發展策略大綱置於國家行動方案書內（National action plans, 簡稱NAP），並於2010年3月31日前提交執委會進行審核。此外，執委會也設定了一系列短期性目標，以確保能漸次穩定地朝2020年之目標前進。而有關開發生質能及永續性方面，鑑於生質燃料之發展仍具相當之爭議，故於飽受各界沉重之壓力下（如：非政府民間組織以及科學聯盟團體），未來布魯塞爾方面勢要提出一更加周嚴之永續性基準，以確保在該建議案所制定之生質燃油目標下，不會進一步導致生態系統失衡、森林濫伐、人口遷徙、糧食價格上漲以及釋放更大量CO2等問題產生。
新加坡「智慧財產中心藍圖」（IP Hub Master Plan）自2013年起，新加坡綜合考量其天然資源匱乏之劣勢與位處東南亞經貿核心之優勢，提出「智慧財產中心藍圖」（IP Hub Master Plan），目標在10年內讓新加坡成為亞洲的全球智慧財產營運中心（IP Hub），藉以打造新加坡作為亞洲金融與法律中心之重要地位；「智慧財產中心藍圖」的具體規劃包含在「交易與管理」、「高值智財申請」與「爭議解決」等三大面向，成為匯聚亞洲且面向全球的智財營運中心。 在考量全球經濟成長力趨緩，世界各國紛紛加大投資創新與數位轉型的趨勢下，新加坡智財局（IPOS）於2017年再次更新這份藍圖：盤點自本藍圖提出迄今的各項執行成果，並探討如何與世界趨勢接軌。在更新版藍圖中強調未來智慧財產在具創新力公司資產內的比重將遠高於實體財產，對智財體制的依賴將與日俱增，新加坡應及早因應以提供新創產業包含智財保護、管理與最大化智財價值等協助，以打造未來產業競爭力。 更新版藍圖引用OECD「創新就是將創意帶往市場」之定義，智財產業將成為創新型經濟（innovation-driven economy）中的關鍵。根據IPOS估計，智財交易與管理活動將為新加坡在未來5年創造至少15億新幣的產值，而未來的挑戰在於提高「智財創造」的便利、「智財保護」的普及，以及「智財商業化」的推進等三大面向；因此IPOS將加強智財檢索與政府機關間合作、協助中小企業導入智財管理制度提升企業效益，並打造無形資產評價、交易與融資平台，以達成更新版藍圖所提出之挑戰目標。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。