法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。
人工智慧操作指引主要內容整理如下:
1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。
2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。
3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。
4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。
5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。
6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。
7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。
8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。
對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
美國聯邦第七巡迴上訴法院於2018年08月16日宣告,美國伊利諾伊州杜佩奇縣內珀維爾市(Naperville)所經營之「獨占性」公用售電業,以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時(Real Time)用電資料,並保存長達三年之行為,並無違反美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所宣示之不得以不合理手段對於民眾居住隱私資料進行搜索之限制。 美國聯邦第七巡迴上訴法院闡明,本案爭點有二:第一,內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時用電資料,並保存長達三年之行為,是否構成美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所謂之「對於民眾居住隱私資料之搜索」?第二,如內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時用電資料係構成「對於民眾居住隱私資料之搜索」,則內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業是否有更高之公益,可合理化此一對於「對於民眾居住隱私資料之搜索」之行為? 美國聯邦第七巡迴上訴法院認定內珀維爾市電業以智慧電表手段蒐集民眾用電資訊,確實是構成美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所謂之「對於民眾居住隱私資料之搜索」。但是由於珀維爾市電業蒐集這些用電資訊,是基於更高之公益目的,因此仍屬以合理手段對於民眾居住隱私資料進行搜索。因此判決本案珀維爾市電業勝訴。 於第一爭點,美國聯邦第七巡迴上訴法院認定智慧電表之紀錄內容包含「電器負載特徵(load signature)」以及「用電戶電力消耗慣性」,對比Kyllo v. United States, 533 U.S. 27, 31-32(2001)乙案下警方以熱感應器方式偵測住宅整體熱能有無之行為,更高度細緻化、具有侵入性,且智慧電表之設置,於現今尚非普及(not in general public use),因此構成對於民眾居住隱私資料之搜索。又內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業雖辯稱用電戶於裝設智慧電表時,皆已經同意電業蒐集其個人用電資訊,然美國聯邦第七巡迴上訴法院認定,內珀維爾市(Naperville)所經營之公用售電業具有高度獨占性,故用電戶裝設智慧電表之同意難謂有效,且用電戶同意用電,不代表用電戶即同意分享其用電資訊。 惟於第二爭點,美國聯邦第七巡迴上訴法院認定,由於內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業已經聲明不會將此類用電資訊分享予有關政府機關,且本案對於用電戶用電資訊之蒐集,其目的亦與刑事追訴無關,是以應以低密度審查標準看待本案即可,又本案內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業裝設智慧電表之目的在於促使電網現代化,並且可使發電業供應更加穩定之電力,並且也可以透過時間電價(Time-Based Pricing)之方式促使用電戶節電,並且減少電網負載,同時也可以使發電業節省查表之人事成本,因此雖然內珀維爾市(Naperville)所經營之公用售電業透過裝設智慧電表之手段蒐集用電戶即時用電資訊係構成對於用電戶之民眾居住隱私資料之搜索,然由於其具有更高之公益性,因此仍可合理化此一對於「對於民眾居住隱私資料之搜索」之行為。 綜上,本案美國聯邦第七巡迴上訴法院判定內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業勝訴。
加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法(Health Information Protection Act, HIPA)。該法案藉由一連串措施,包括增加隱私保護、問責制與提升透明度,以提高病人地位。 1.在符合指令定義內,將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員; 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程,刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定; 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元,組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法(Quality of Care Information Protection Act, QCIPA),有助於提升透明度,以保持醫療系統的品質,更新內容包括: 1.確認病患有權得知其醫療相關資料; 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實; 3.要求健康與長照部(Minister of Health and Long-Term Care)每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出,所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標,將可提供病患更快的醫療,更好的家庭與社區照顧,安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
台灣政府放棄等待流感藥物專利台灣官方已經向製造商申請取得複製抗病毒藥物- Tamiflu的權利。然而,在製造商同意之前,由於民眾對禽流感的恐懼日增,台灣官方在未經製造商的授權情況下,已經開始製造該藥物。 Tamiflu是由瑞士藥商Roche所生產製造的一種抗病毒藥物,其被製造來對抗人類流感病毒。雖然該藥物對於禽流感的治療能力仍有待評估,一般仍認為,該藥物是目前能對抗禽流感的最佳選擇。 自 2003年12月起,禽流感已經在亞洲造成至少60起死亡案例,並且迅速於東南亞各國蔓延。雖然台灣尚未有民眾受到感染的病例傳出,政府仍決定未雨綢繆,先行研製Tamiflu的非專利藥。台灣官方宣稱將製造6公斤的Tamiflu非專利藥,以維持足夠的庫存,並且該藥物將不會被商業化。 目前台灣官方仍在與 Roche方面談判,並且向Roche釋出最大善意,希望該公司能儘早授權台灣官方製造Tamiflu,以確保台灣民眾的生命安全。由於禽流感的迅速蔓延,除了台灣之外,許多國家也正在請求該藥物的製造權利,盡力降低這場恐怖的流感風暴所造成的傷害。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。