由Meta案看數位資料商業化面臨之跨國問題
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。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
- Shiona McCallum, Meta: Facebook owner fined €1.2bn for mishandling data, BBC NEWS, May 28, 2023
- Ana Hadnes Bruder, Oliver Yaros, David A. Simon & Salome Peter, European Parliament Adopts Resolution About the Draft US Adequacy Decision , MAYER BROWN, Jun. 6, 2023
- Jan-Luca Jorzyk* & Amancaya Schmitt, The “Trans-Atlantic Data Privacy Framework” – Finally a Legally Secure Data Transfer to the United States? , Littler, May 17, 2023
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莊越程
高級法律研究員 編譯整理
Shiona McCallum, Meta: Facebook owner fined €1.2bn for mishandling data, BBC NEWS, May 28, 2023, https://www.bbc.com/news/technology-65669839 (last visited Jun. 19, 2023).
Ana Hadnes Bruder, Oliver Yaros, David A. Simon & Salome Peter, European Parliament Adopts Resolution About the Draft US Adequacy Decision , MAYER BROWN, Jun. 6, 2023, https://www.mayerbrown.com/en/perspectives-events/publications/2023/06/european-parliament-adopts-resolution-about-the-draft-us-adequacy-decision (last visited Jun. 19, 2023).
Jan-Luca Jorzyk* & Amancaya Schmitt, The “Trans-Atlantic Data Privacy Framework” – Finally a Legally Secure Data Transfer to the United States? , Littler, May 17, 2023, https://www.littler.com/publication-press/publication/trans-atlantic-data-privacy-framework-finally-legally-secure-data (last visited Jun. 19, 2023).
科法觀點
由於美國近年來透過太空系統進行通訊、定位導航、太空探索及國防等多方面應用，為避免太空系統受到網路威脅，白宮於2020年9月4日發布《太空政策第5號指令》（Space Policy Directive-5，SPD-5），該指令主要關注太空系統的網路安全，將現有地面使用的網路安全政策應用在太空系統中，旨在提高美國太空設施網路安全。 SPD-5指令建立以下五項太空網路安全原則，作為指導政府及民間單位提高太空系統網路安全的方法： 一、太空系統及相關軟硬體設施，應使用以風險等級為基礎的方式，進行開發運作並建構其網路安全系統。 二、太空系統營運商應制定太空系統網路安全計畫（應包含防止未經授權的存取行為、防止通訊干擾、確保地面接收系統免受網路威脅、供應鏈的風險管理等功能），以確保能掌握對太空系統的控制權。 三、監管機構應訂定規則或監管指南來實施SPD-5指令的原則。 四、太空系統的營運商及其合作對象應共同推動SPD-5指令，並盡力減少網路威脅的發生。 五、太空系統營運商在執行太空系統網路安全的保護措施時，應管理其風險承擔能力。 儘管SPD-5指令並未指示特定機構執行上開原則，但已有美國聯邦通信委員會將SPD-5之網路安全原則納入其法規中，未來SPD-5指令將有可能作為美國太空網路安全措施及法規訂定的基礎。
英國上議院人工智慧專責委員會提出AI應用影響報告並提出未來政策建議英國上議院人工智慧專責委員會（Select Committee on Artificial Intelligence）2018年4月18日公開「AI在英國：準備、意願與可能性？（AI in the UK: ready, willing and able?）」報告，針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗，應注重大量資訊蒐集之方式；無論是企業或學術界，皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制，其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性；為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見，政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法，並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者，為促進AI應用之意識與了解，委員會建議產業應建立機制，知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊，建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫，並於早期教育中即加入AI教育；並促進公部門AI之發展與布建，特別於健康照顧應用層面。另外，針對AI失靈可能性，應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害，並應提供資金進行更進一步之研究，特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則，為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
三星電子開發出色弱者使用的顯示器三星電子十六日表示，目前大舉開發色弱者使用的顯示器等新概念顯示器，可令色弱者與正常人一樣享受多媒体功能、增加了色彩保真功能(Magic Vision)的產品「SyncMaster 730C」和「SyncMaster 930C」。 Magic Vision具有將顯示器的紅、綠、青三原色分別分類為十個等級的功能，由此使用者可依照最適合自己的色彩敏感度來調節顯示器的色彩。 三星電子還計劃近期推出具有1500：1的明暗比、6ms（千分之一秒）響應速度、符合人體工學的三重鉸鏈(3-Hinge)底座的顯示器「SyncMaster750P」和具有世界最快響應速度—4ms的顯示器「SyncMaster 930B」。 三星電子強調，明暗比和響應速度的性能大幅提升，將可能終結「液晶顯示器不適合遊戲及動態視頻」這一爭議。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現