世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:
1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。
2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。
3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。
為因應有害化學物質所產生之公安事件,2015年6月8號美國職業安全管理局(Occupational Safety and Health Administration,簡稱(OSHA))發佈一項措施,針對具危險性化學物質之運輸過程,規範處理程序,包括製造商須提供物質安全數據表,以及可能具有風險的有害物質說明書等。 為此,OSHA考量到此將影響化學製造商營業秘密保護,遂提出判斷準則,以釐清對於化學製造商而言,何種情況將構成營業秘密,包括:(1)在一定的程度內該資訊是否已被外界所知;(2)在一定程度內,該資訊對於員工或其他參與者是否已知;(3)是否有一定程度對於該資訊內容進行保護措施;(4)該資訊對於競爭對手是否有價值;(5)是否投入大量時間和金錢開發該資訊;(6)該資訊對企業而言是否得被他人簡易取得與複製。 進而在符合上述營業祕密要件時,企業即無須對一般員工(非研發工程師)揭露化學公式等內容,其中包括一般操作人員或者運輸人員等。然而考量到此等人員接觸化學物質情況頻繁,倘若操作人員或者運輸人員工作過程中,因有害但屬營業祕密之化學物質造成意外傷害,為平衡公眾安全與營業秘密之保障,OSHA要求化學製造商必須立即提供醫護人員有害化學物質方程式等內容,但可要求醫護人員簽訂保密協議,藉此兼顧公安與營業秘密之保障。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
英國發佈具有決定性的基因體醫藥報告正當英國衛生部門(Department of Heath)計畫建構一個受命與提供資金的機構來進行癌症分子研究時,一個著重於基因藥物使用的英國政府諮詢組織-人類基因體策略團體(Human Genomics Strategy Group)提出報告要求英國健康照護服務(National Health Service, NHS)以多面向的方式來開發潛在性基因體科技。 人類基因體策略團體所提供的報告建置出了英國就基因體藥物於臨床應用可行性的相關步驟,該等步驟可提昇英國臨床醫師決定疾病的風險與傾向、從事正確的診斷與預知,以及培養個人醫療的能力。除此之外,該報告亦開展了人類基因體於臨床與診斷照護上的創新應用,並且提供英國政府關於基因資料之處理、公共健康議題與教育等措施資訊,以用來支持基因體科技的應用。 該報告建議,有鑑於英國已擁有強健的研究文化與資源,現階段英國已經準備好基因體藥物研究的初期階段。然而,在開始基因體藥物的研究之前,英國政府應該先在基因體技術廣泛使用於臨床照護與診斷的面向上作出更多的努力,其中包括建制出一套對於基因體與臨床基因檢驗的清楚標準,用以發展出一般性的程序來幫助健康照護專業人員來取得檢驗並分析結果。除此之外,為了防止前述一般性程序產生各項倫理道德性爭議,該報告亦建議英國政府應該發展出一套法制規範來處理關於基因藥物是否具有利用性的挑戰議題,並且以該規範來防範各種基因體資料可能被濫用的問題。 而除了建置基因體計畫法制面的規範,為了讓基因體技術能更廣泛的應用於臨床照護與診斷的範疇,此報告亦建議英國NHS應該規劃採用基因體科技的計畫、發展中央基因體儲存網絡來處理大量由基因體藥物所產生的生物資訊,以及開展出針對基因體科技所發展的受命計畫和服務傳遞模型。同時,考量英國國民與健康照護人員對於促進基因體藥物亦有所幫助,該報告也建議英國NHS應該持續提供相關教育與訓練課程來提高前述人員對於基因體藥物的認知與其帶來的益處。 有鑑於基因體醫藥報告對於英國未來從事基因實驗、臨床研究與基因藥物的研發具有決定性的影響,然該報告僅建構出具體的大方向,對於細節部分尚未有大量的著墨。因此,英國官方部門如何將此份報告於法制面和技術面加以具體落實,實值得繼續就相關內容作後續的追蹤。
美國第三州!科羅拉多州正式通過《科羅拉多州隱私法》美國科羅拉多州州長於2021年7月正式簽署《科羅拉多州隱私法》(Colorado Privacy Act, CPA)草案,科羅拉多州正式成為美國第三個制定全面性隱私專法的州,該法將於2023年7月1日施行。 隨著全球化及科技快速發展,以及大數據的應用趨勢,資料的蒐集、處理、利用規模及範圍逐漸擴大,全美各地隱私保護規範遍地開花,期待能促使企業在「保護個人資料」與「資料自由流通」及「資料商業運用」中取得平衡。 2018年美國加州首先制定《加州消費者隱私保護法》(California Consumer Privacy Act, CCPA)成為全美第一州級隱私保護專法後,包含華盛頓州、伊利諾州、紐約州等,也都提出各該州級隱私保護法案,而美國維吉尼亞州議會於今年2月通過《消費者資料保護法》(Consumer Data Protection Act, CDPA)法案,並在3月經由州長簽署,正式成為美國第二個擁有隱私保護專法的州,該法預計於2023年1月1日生效。 科羅拉多州於今年6月將CPA草案送交州長簽署後,於7月順利成為第三個通過隱私保護專法的州。一旦CPA生效,消費者除將享有近用權(right of access)、更正權(right of correct)、刪除權(right of delete)、資料可攜權(right of data portability)外;CPA規定在資料控制者對其消費者進行目標式廣告(targeted advertising)、銷售消費者個人資料,或者將對消費者決策產生重大影響時,消費者享有選擇退出權(right to opt out)。 整體而言,儘管 CPA 與CCPA及CDPA規範相似,在隱私保護規範上可能不是特別具有開創性,但CPA反映了美國各州強化隱私保護的趨勢與決心。舉例而言,去(2020)年不僅美國大選結果受矚目,美國各州隱私保護相關公投案,包含《加州第24號提案》、麻州《汽機車機械資料》、密西根州《電子資訊搜索票》及緬因州波特蘭市《臉部辨識禁令》也獲通過。美國在尚未具有統一聯邦隱私保護法下,透過州級隱私立法,保有各州特色並作為各州隱私保護執法依據。