日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」(持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案),旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標(SDGs)」。
去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案,但未審議就被廢止,此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題,惟未對每個目標和達成度進行評估,僅是羅列先前政策,故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標,重新向眾議院提出SDGs基本法案,希冀透過制定基本方針及必要事項,課予政府實施相關政策,法案主要內容摘要如下:
一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體,都能參與實現永續發展目標之機會,並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權,使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。
二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯,政府應確保國際合作,使目標一體化。
三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外,亦要求地方公共團體、企業,在開展各項目活動時,應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。
四、 為實現目標,要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施,政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性,且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。
五、 設置「永續發展目標推進本部」(持続可能な開発目標達成推進本部),並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」(持続可能な開発目標達成推進会議),一同評估基本方針政策及其達成狀況。
六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止,關於2031年以後之政策,政府應考量社會措施、國際動向等,依評估結果再採取必要之措施。
針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中,是否通過該法案仍待後續觀測,但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國,惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌,並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」,力求實現永續發展目標;然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮,可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者,攜手合作共同實現SDGs。
日本政府基於(1)行政的效率化(2)提升國民便利性及(3)實現公平、公正的社會等目的,於2015年10月以後開始分發記載國民姓名、住址、性別、個人編號等相關資訊的「通知卡(通知カード)」,日本民眾藉著通知卡至各地相關單位申辦正式「個人編號卡(マイナンバーカード)」,並於2016年01月正式開始實行。 然而此項制度在施行之初即爭議不斷,住在東京、大阪等地的156名居民於2015年12月01日向東京、仙台、新潟、金澤、大阪共五個地方法院提起民事訴訟,請求日本政府停止蒐集、利用並且刪除個人編號,同時要求給予每人十萬日圓的損害賠償。原告訴狀以日本年金機構受到網路攻擊而有125萬件個人資料流出為例,認為現今關於個人編號制度的行政機關及民間企業的安全防護對策並不充分,主張有極高洩漏「關於稅務及社會福利個人資料的危險性」,同時主張個人編號制度並未取得本人同意即蒐集個人資訊,侵害憲法第13條保障的「控制自我資訊的權利」,亦即隱私權及人格權。 2003年開始正式啟動的 「住民基本台帳網路系統(住民基本台帳ネットワーク)」先前也被提起類似訴訟,惟最高法院認定「制度或系統尚未不備、並沒有侵害隱私權」而認定合憲。本案原告律師團則認為住民基本台帳網路系統僅有行政機關接觸到個人資料,而個人編號制度則連民間企業都能接觸到個人資料,因此原告律師團的水永誠二律師即表示:「個人編號制度和住民基本台帳網路系統相比規模更大。就算住民基本台帳網路系統被認定合憲,也不構成個人編號制度合憲的理由。」 儘管本件訴訟的勝訴效力僅及於當事人,不會立刻決定個人編號制度存廢。惟若能動搖該制度適用於所有擁有住民票的人的前提,則日本政府將被迫重新檢討個人編號制度,本訴訟的後續發展值得繼續觀察。
歐洲推動人體生物資料庫再利用沙盒非營利組織EIT Health於2020年2月展開公共人體生物資料庫(Public biobank)再利用之「數位沙盒」(Digital Sandbox)計畫的第二次公開徵求。參與的中小企業於提案後,可於2020年7月底前獲得通過與否的通知,並最快於2020年9月開始參與計畫。 EIT Health成立於2015年,是歐洲創新技術研究所(European Institute of Innovation and Technology)下的「知識與創新社群」(knowledge and innovation community)之一,主要資金來自歐盟「展望2020」(Horizon 2020)。有鑑於數位革命創造了大量極具研究價值的醫學生物資料,EIT Health於2019下半年提出公共人體生物資料庫再利用之「數位沙盒」計畫構想,該計劃主要目的在支持中小企業利用該生物資料實施創新服務或開發產品。 而依據歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第89條規定,如果生物資料庫之利用係基於科學研究或公共利益之必要,可以在符合「適當的技術和組織措施」(Technical And Organisational Measures)之前提下得到豁免(exemptions)。依此條文,EIT Health之「數位沙盒」計畫參與者得不遵守GDPR第15條(資料主體之接近使用權)、第16條(更正權)、第18條(限制處理權)、第19條(關於更正或刪除個人資料或限制處理之通知義務)、第20條(資料可攜性權利)以及第21條(拒絕權)之規定。透過此計畫,有望幫助中小企業獲得公共人體生物資料庫、研究參與者(Sample holder)和登記冊的近用權限。此外,計畫亦提供最高35,000歐元的資金,以幫助中小型企業在開發創新產品時利用資料。
英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定英國電子零售業者Carphone Warehouse違反《Data Protection Act 1998》資料保護法英國電子零售業者Carphone Warehouse在2015年遭到網路攻擊,造成逾300萬客戶及1000名員工的資料外洩,外洩的資料包括客戶的姓名、地址、電話號碼、出生日期、婚姻狀況及1.8萬名客戶的金融卡資訊。 英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認為涉及之個人資料嚴重影響個人隱私,使得個人資料有被誤用的風險。ICO進一步調查後並發現,駭客僅是透過有效的登入憑證,就能藉由WordPress軟體存取系統,此事件亦暴露該組織技術安全措施之不足,因受影響系統中使用的軟件的重要元素已過時,且公司未能執行例行的安全測試。ICO認為,像Carphone Warehouse此類規模龐大的公司,應積極評估其資料安全系統,確保系統穩健而避免類似的攻擊。 據此,ICO判定該公司缺乏妥善的安全措施保障使用者資訊,已嚴重違反《Data Protection Act 1998》資料保護法,判罰40萬英鎊。 從今年5月25日起,隨著GDPR的生效,法律將更加嚴格。對此,ICO亦發布了有用的指導,包括GDPR指南,現在採取的12個步驟和工具包。國家網絡安全中心(NCSC)也為組織為保護自己所採取的步驟提供了有用的指導。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。