於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission, DPC)對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定,並暫停資料跨境傳輸行為,再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。
針對跨國提供網路服務的企業,如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求,向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」(Safe Harbour Privacy Principles)被歐盟法院宣告失效後,美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架,包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」(EU-US Privacy Shield Framework),而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架(EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF),惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令(EO 14086),亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。
2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋(UK-US data bridge)的聯合聲明,以建立起英美之間的資料流動機制,但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展,能否符合歐盟對於資料保護的要求,目前尚無法預期。
目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境,各國亦就資料跨境傳輸建立框架,企業需持續關注自身營業所在地之法規變化,以即時因應調整自身管理機制。
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日本政府於6月29日召開關於賦予國民每一個人一個編號以便掌握每個人所得的「共通編號制度」的檢討會,會中決定將以利用於納稅與社會保障給付為軸心,朝引進制度推動的三種選擇方案。會中也討論到利用於減緩使低收入群負擔愈加沈重的消費稅的「逆進性」上。目前提出相關方案也有緩和參議院改選中有關增稅批評的目的。 從之後的1個月內會開始募集國民的意見後,到年底會將三種方案綜合為一案,以明年的一般國會會期中提出相關法案的方向推動。 有關共通編號制度,當然被指出會有個人資訊外洩與侵害隱私權的憂慮。菅直人首相在檢討會中提到「希望是立於國民本位制度上的來思考,也必須得到國民大眾的瞭解」。在檢討會中承認僅供稅務使用的A案、用於稅務與社會保障的B案及用於大範圍的行政領域上的C案,使用範圍各自不同的三種方案。 也出現希望所賦予的新編號能與目前正在使用中的「住民票號」能夠接軌的想法。利用編號制度正確掌握國民的所得情形,進而在增加消費稅之時,就有可能適切地對低收入群進行減稅與用現金補助。 消費稅是對包含生活必需品等大範圍的物品及服務課稅,所以愈是對將收入用於消費的比例龐大的低收入群會對增稅的負擔愈感沈重。 對減緩此一逆進性的有效制度,就是對有繳納的所得稅給予減稅,沒繳納所得稅的給予現金補助的「附給付的稅額扣減」。充分利用編號制度,將可補足反映所得所能退補的金額。
美國眾議院提出軟體法案 為醫療APP提供規範方向美國眾議院於2013/10/22提出法案(Sensible Oversight for Technology which Advances Regulatory Efficiency Act of 2013,簡稱Software Act,HR3303),擬限制食品藥物管理局 (Food and Drug Administration,FDA)在與健康醫療有關軟體制訂規範的權限。 根據美國聯邦法典第21編第301條以下(21 U.S.C. § 301)規定,FDA對醫療器材擁有法定職權進行規範。FDA近來亦開始嘗試對醫療軟體APP制訂規範,包括附有生物識別裝置(如血壓監視器和照相機)、讓消費者可以蒐集資料、供醫生可遠距離進行部分檢測行為的行動設備。這項法案的支持者以為,FDA此舉將阻礙醫療創新,故擬透過Software Act界定FDA的規管權限。 這項法案主要增加了3個定義:醫療軟體(medical software)、臨床軟體(clinical software)和健康軟體(health software)。醫療軟體仍在FDA的管轄範圍內,但其他2類則否。惟本法案只確立FDA無權對資料蒐集類軟體進行規範,但對此類軟體得使用的範圍、或是否需另授與執照等議題並沒有著墨。提案者以為,後續應由總統和國會應共同努力,對臨床軟體和健康軟體制訂和頒佈立法,建立以風險為基礎的管制架構,降低管制負擔,促進病患安全與醫療創新。 所謂醫療軟體,指涉及改變身體(changing the body)的軟體。包括意圖透過市場銷售、供消費者使用,直接改變人體結構或功能的軟體;或,意圖透過市場銷售、供消費者使用,以提供臨床醫療行為建議的藥物、器材或治療疾病的程序;或其他不需要健康照護提供者參與的情境,但實施後會直接改變人體結構或功能的藥物、器材或程序。 僅從人體蒐集資料者,被歸類為臨床軟體(由醫療院所、健康照護提供者裝設)或健康軟體(由民眾自為)。兩者的區別,主要在由誰提供並裝設。 所謂臨床軟體,是醫療院所或健康照護提供者在提供服務時使用,提供臨床決策支援目的之軟體,包括抓取、分析、改變或呈現病患或民眾臨床數據相關的硬體和流程,但不會直接改變人體結構或任何功能。 根據Research2Guidance於2013年2月發表的調查報告(Mobile Health Market Report 2013-2017),目前在APPLE的APP Store上已有97,000個行動健康類的APP程式,有3百萬個免費、30萬個付費下載使用者。15%的APP是專門設計給健康照護提供者;與去年相比,已有超過6成的醫生使用平板提供服務。預測消費者使用智慧型手機上的醫療APP的數量,在2015年將達5億。這個法案的出現,外界以為,提供了科技創新者較明確的規範指引,允許醫療的進步和創新。
英HFEA同意該國婦女利用PGD技術「訂製嬰兒」現今生殖醫學進步相當快速,透過諸如胚胎殖入前之基因診斷( PGD )、組織配對( tissue match )等新興生物技術,人們將有能力選擇未來孩子的外表、智力、健康甚至性別等,故就現今的科技發展而言,篩選具有某種特徵之嬰兒的技術能力早已具備,反而是相關的倫理、道德及社會共識等等卻是最難的部分,這也是有關「訂製嬰兒」( design babies )之爭議焦點。 近幾年,訂製嬰兒的討論在英國非常熱烈,在英國,人工生殖之進行應依人工生殖與胚胎學法規定,獲得 「人類生殖與胚胎管理局」 ( Human Fertilization and Embryology Authority, HFEA )之許可,至於進行人工生殖之同時,父母親是否得附加進一步的條件以「訂製嬰兒」,則一直有爭議。英國高等法院在 2002 年 12 月 20 日的一項判決中曾認為,國會制訂人工生殖與胚胎學法之目的,乃是在協助不孕婦女能夠生兒育女,至於組織配對的行為,則不在該法授權目的之內,因此 HFEA 無權就此等行為給予准駁。惟 2003 年 4 月 8 日 ,上訴法院推翻了高等法院的判決結果,但也進一步指出,這並不代表未來所有在進行 PGD 的同時加做組織配對之行為都是被允許的,想要施行這項技術之任何人,仍然需於事前取得 HFEA 的許可,新近 HFEA 已放寬管制規範,准許對更多種遺傳性疾病進行篩檢。 英國泰晤士報最近報導,一名英國女子已獲得英國 HFEA 同意 ,讓醫師將其透過體外受精方式培養出來的胚胎,利用基因篩檢技術,選擇出健康之胚胎植入其子宮內,以避免將她所罹患的遺傳性眼癌「視網膜母細胞瘤」基因傳給下一代。 本案婦女雖經 HFEA 同意「訂製嬰兒」,但仍會使「胚胎殖入前之基因診斷」( PGD )程序的爭議加劇,反對人士堅稱,基因篩檢的過程中勢必摧毀部分胚胎,且 為了某些目的而製造胚胎,將使人類被商品化,被訂製之嬰兒在長大成人後,若得知其出生之目的乃是在於治療其它親人,其心裡會對自己產生懷疑,並影響對自己人格的認同與其心理狀態。隨著生物技術發展飛快,許多可能背離社會良俗的行為恐將不斷出現,而法規能否隨之跟上則是生技產業能否興盛與倫理道德可否兼顧之重要關鍵。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。