英國數位文化傳媒和體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS)於2022年11月23日發布新聞稿,宣布英國與韓國共同簽署的資料橋接規則(The Data Bridge Regulation)於同年12月19日正式生效。在此之前,英國於2022年7月5日已與韓國個人資料保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)簽署資料適足性協議(Data Adequacy Agreement),以促進兩國未來進行資料傳輸。這也是英國在脫歐後,首次與其他國家簽訂的資料協議,而依據過往兩國的數位貿易統計資料,本次協議預估將帶來超過14.8億英鎊的商機。
英國DCMS部長更進一步表示,未來將積極與其他國家的戰略夥伴,開展資料經濟商機。英國於聲明中強調參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)的決心,以加速資料共享、促進創新與產學研究,聲明摘要如下:
1、本協議為加強英國與韓國資料共享的里程碑,其宗旨為創建更值得信賴的資料共享環境,以及共創更安全的資料傳輸方式。
2、本協議耗時約一年完成討論與擬訂,並期待能透過該協議,深化並擴展英國與韓國之間的資料夥伴關係。
3、英國與韓國政府承諾將促進資料在國際商業、創新及研究等領域的發展。在加強個人資料保護的前提下,促進資料的合理利用。
4、在資料自由傳輸的基礎上,本協議將提供更完善且可持續推動的全球資料生態系統。雙方政府承諾共同改進數位時代下個資料保護框架,如英國發布國家資料戰略(National Data Strategy)、修訂UK GDPR相關規範,以及韓國PIPC提出個人資料保護法部分條文修正案等具體措施。
英國政府肯認應與其他戰略合作夥伴開展多邊倡議,如參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)及經濟合作暨發展組織(OECD),共同推動可信賴之政府存取資料(Trusted Government Access to Data)的目標。
英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
日本發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性,日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。 在第4次行動計畫,關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量,盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生,並提升從事故中恢復的速度。因此,第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外,較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面,要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面,分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊,並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分,日本從功能保證的觀點出發,新增風險情況對應準備的要求,包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上,該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。 另外,第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統,從原有的運轉監視系統變更為智慧電表,以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
美國國家標準技術局(NIST)更新電子簽章標準美國國家標準技術局(National Institute of Standards and Technology, NIST)於近日(2013年7月)更新電子簽章的技術標準「FIPS (Federal Information Processing Standard) 186-4數位簽章標準」,並經商務部部長核可。NIST於1994年首次提出電子簽章標準,旨在提供工具可資促進數位時代的信賴性,後續也隨著技術進步與革新,而有多次修訂。此次修訂,主要是調合該標準,使之與NIST其他加密相關指引(如金鑰加密標準)一致,以避免將來可能產生的矛盾。 此次增訂,亦明列出三種可保護資料的簽章產製與確認技術:數位簽章演算法(Digital Signature Algorithm, DSA)、橢圓曲線簽章演算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA)、以及RSA公眾金鑰演算法(Rivest-Shamir-Adleman Algorithm, RSA)。 其他修訂的部分,還包括語彙的明晰化,以及降低對於隨機號碼產生器的利用限制…等。