所謂「身分」(Identity)是「特徵」(characteristics)或「屬性」(attributes)的組合,可讓個人在特定環境中與其他人區分開來,以證明自己的身分,例如出生日期和地點、臉部圖像等。澳洲政府有鑑於數位經濟的快速成長,線上身分驗證比實體身分驗證更為頻繁,促使犯罪人竊取和濫用身分資訊與資格證明(credentials),使得越來越多人面臨網路犯罪和詐欺的風險,澳洲在2021年時更因為身分竊盜事件橫行,造成超過18億美元的經濟損失。
為此,澳洲資料和數位部長會議(Data and Digital Ministers Meeting, DDMM)於2023年6月23日發布「國家身分韌性戰略」(National Strategy for Identity Resilience),以取代2012年國家身分安全戰略(National Identity Security Strategy),宣示澳洲政府加強身分基礎設施和對身分竊盜的韌性與復原力,推動澳洲各州、領地(territory)和聯邦(Commonwealth)採用全國一致的身分韌性方法,使得個人身分難以被竊取,縱然不幸遭竊取,受害人亦能夠輕易自身分犯罪中恢復身分。
該戰略由十項原則組成,包含:(1)無縫接軌的聯邦、州和領地數位身分系統;(2)具包容性的身分辨識機制;(3)個人與公私部門都有各自角色;(4)制定國家實體與數位資格證明標準;(5)建立生物辨識和經同意的身分驗證;(6)便利個人跨機構更新身分資訊;(7)更少的資料蒐集與保存;(8)明確的資料分享協議;(9)資格證明的一致撤銷和重新簽發;(10)明確的問責與責任。搭配短、中、長期的實施規畫,循序漸進地加強與一制化澳洲跨司法管轄區的身分安全管理機制。
2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
臺北高等行政法院103年度訴更一字第120號判決對健保資料作目的外運用之態度 紐約通過法案,將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。
歐洲藥品管理局更新利益衝突規範歐洲藥品管理局(The European Medicines Agency,EMA)於3月底至6月初陸續發布四份利益衝突範。包括「處理管理董事會利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Policy on the Handling of Conflicts of Interests of the Management Board),將董事會自過去的利益衝突獨立出來單獨規範;並針對違反利益聲明揭露訂立「EMA科學委員會和專家違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts),和「EMA管理董事會違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Management Board Members);以及修定「處理管理董事會、科學委員會成員和專家利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts)。 針對專家和管理董事會所制定的處理利益衝突規範,主要目的是確保兩者在參與EMA的活動時,不會發生與醫藥業者相關聯的利益衝突,影響EMA公正性。觀察上述規範,可以發現EMA對於專家和管理董事會兩者的規範原則相當一致,皆聚焦於增進利益衝突處理過程的強健性(robustness)、有效性(efficiency)和透明性(transparency)。分別規範的原因在於兩者功能上的區別,分述如下: 1. 專家規範層面,有鑒於在先進醫藥領域中的專家有限,缺少可替代性,因此規範目的在於兼顧公正性與專業之間的平衡; 2. 管理董事會層面,由於其主要任務為監管和決策,規範上區別成員所參與活動的程度和範圍做更為細部的規範,與專家不同,並非有利益衝突就必須迴避。 為進一步加強EMA處理利益衝突的強健性,EMA科學委員會和專家,以及管理董事會違反利益衝突信賴程序的主要規範內容為專家和管理董事會成員作出不實利益聲明時,EMA的處理程序。可區分為調查、聽證與修正三個階段,分述如下: 1.調查階段,首先調查系爭當事人是否為不實之利益聲明後,評估是否啟動違反利益衝突信賴程序; 2.聽證階段,召開聽證會,聽證系爭當事人陳述觀點。倘若確定違反利益衝突信賴,系爭當事人即自EMA除名; 3.修正階段,EMA將審查系爭當事人曾經參與科學審查案件的公正性,並評估是否進行補救措施。 雖然EMA對於專家是否確實聲明利益缺少強制力,然而仍能透過新的利益衝突機制設計,看出EMA對完善利益衝突規範的企圖,值得近來正在修訂利益衝突機制的我國學習。