世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》

  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。

相關連結
你可能會想參加
※ 世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8942&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/03)
引註此篇文章
科法觀點
你可能還會想看
歐盟如何打擊「非現金支付」詐欺?

  有鑑於「非現金支付」(non-cash payment)──包含信用卡、電子錢包、行動支付和虛擬貨幣──之詐欺犯罪率有增加之趨勢,歐洲議會公民、司法與內政委員會 (Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)於2018年9月3日批准一修正草案,更新2001年通過之理事會框架決定(Council Framework Decision)2001/413/JHA,提高非現金支付詐欺之刑責,同時強化被害人保護。此一修正草案旨在消弭歐盟成員國間之法律落差,以強化對非現金支付詐欺之預防、偵查及懲罰。   此一草案最重要者為將虛擬貨幣交易納入犯罪之構成要件,並提高刑責。如法官認定犯罪情節該當國內非現金支付詐欺最重之罪,則最低應處以三至五年之有期徒刑。而其他新增及修正之內容包含: 改善歐盟區域內之合作,以利跨境詐欺之訴追。 強化對犯罪被害人之援助,如心理支持、財務及法律問題之諮詢,並對缺乏足夠資源者提供免費法律扶助。 透過宣導、教育與網路資源(如詐欺之實際案例)提供,提升民眾認知及預防之意識。   於委員會投票批准修正草案後,其後將待歐洲議會通過,並與歐盟理事會開啟非正式對談。

Comcast可能因違反FCC之網路開放原則而受罰

  美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)主席Kevin Martin於今年(2008)7月11日表示,就Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋BitTorrent之流量違反FCC之網路開放原則一案,他將建議FCC要求Comcast揭露其相關行為,並提醒用戶其過濾流量之行為與方式。   2007年11月時,Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋P2P流量的行為已經違反FCC於2005年時發佈之網路開放原則。該網路開放原則包括消費者有權透過網路接近任何合法內容;消費者可透過網路自由使用任何合法之應用服務;消費者可自由將任何合法之設備與網路連接;消費者有權在各網路、應用服務或內容提供者間自由選擇。   針對前述投訴,一開始Comcast矢口否認有任何阻擋P2P資料流量之行為,隨後Comcast則改口其對於P2P資料流量之「延遲」乃是一種合理的網路管理(reasonable network management),並不違反FCC之原則。   嗣後,FCC於今年(2008)1月份公開徵求公眾意見,並持續就此一申訴進行調查。Comcast亦在6月份公布新的網路管理政策,其表示未來將不再針對特定伺服器進行網路管理,而是改以網路流量使用較高之用戶為目標,以過濾垃圾郵件、偵測惡意程式或流量以防止病毒散佈、限制或暫時延遲P2P資料流量等方式以控制或限制網路使用。

紐西蘭IT專家組織2012年5月發布雲端運算實務準則

  紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織(Institute of IT Professionals NZ)於2012年5月發布雲端運算實務準則(Cloud Computing Code of Practice),藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題;本準則為自願性遵循規範,以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之,並可向公眾宣示其已遵行此準則,然倘若未遵行而為遵行之宣示,則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法(Fair Trading Act 1986)。本準則有四個主要目標:1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準;2. 確立應揭露(disclosure)的標準;3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示;4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。     依據此準則,雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面,業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權;而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時,業者應確認其資料所有權之歸屬。     在資料管理與保障層面,業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務,其已向美國雲端產業聯盟(Cloud Security Alliance)進行STAR登記,或者已通過其他標準的驗證;此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者,業者亦須表明服務關係繼續中或終止後,業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。     在服務提供的適當管理措施上,包含業者的備份(Backup)程序及維護措施,皆應為揭露,使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施;此外包括服務的繼續性要求,如備援措施…等,亦應為揭露;又鑒於雲端服務有地理多樣性(Geographic Diversity)的特質,業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點,以判斷此等服務可能適用的法權(Legal Jurisdiction)。     依據此準則,雲端業者亦可例如透過服務水準協議(Service Level Agreement)對個別用戶承諾特別的服務支援方案,以提供更好的服務品質。

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

TOP