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。
日本著名的P2P(Peer to Peer)檔案共享軟體Winny因有侵害著作權法之公開傳輸權之爭議,兩名利用該軟體的使用者於2003年11月被日本群馬地檢起訴。隔年5月Winny軟體開發者「金子勇」因涉嫌構成幫助犯,被京都地檢起訴。全案歷經2006年京都地裁一審之有罪判決、2009年大阪高裁二審判決逆轉無罪、而檢方再上訴日本最高裁判所等程序。檢方於日前撤回上訴,並於2011年12月20日經最高裁判所裁定維持大阪高裁無罪判決,全案定讞。 大阪高裁認為,軟體的開發者未必能認識使用者會將軟體使用在非法目的上,難謂構成幫助之行為,因此,開發者本身對軟體的非法使用並不需要負責。不法行的情形應該是軟體開發者去鼓勵使用者利用軟體進行非法行為。 金子勇在20日召開記者會表示,網路上下載未經授權著作的問題還很多,將竭力解決相關問題,對自己之前開發的軟體而引起之相關侵權訴訟感到遺憾,並呼籲使用者誤濫用Winny,以實現更好的資訊社會。 而日本「電腦軟體著作權協會」(the Association of Copyright for Computer Software)向來致力於著作權之保護工作,協會對此結果表示並不否定P2P技術本身的價值中立性,但是將來會與相關著作權保護團體攜手合作,對於類似Winny的共享軟體之非法侵害,持續推動應對之策,並運用各種手段實現著作權受保護之健全環境。
IEA報告對合乎能源效率的建築外殼提供政策建議 『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查 美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。