日本經產省和總務省共同發布AI業者指引草案,公開徵集意見

因應生成式AI(Generative AI)快速發展,日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引,於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」(AI事業者ガイドライン案,以下簡稱指引),公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外,並進一步針對AI開發者(AI Developer)、AI提供者(AI Provider)及AI利用者(AI Business User)提出具體注意事項,簡述如下:

(1)AI開發者:研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用,故指引認為開發者應事先採取可能對策,並在倫理和風險之間進行權衡,避免因重視正確性而侵害隱私或公平性,或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外,開發者應盡量保留紀錄,以便於預期外事故發生時可以進行說明。

(2)AI提供者:向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提,提供AI系統和服務,並避免侵害利害關係人之利益。

(3)AI使用者:基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI,以最大限度發揮AI效益,提高業務效率及生產力。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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歐盟提出人工智慧法律框架草案

  歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)後,持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence),透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利,藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。   新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國,而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅,故將被禁止使用,例如:政府進行大規模的公民評分系統;「高風險」則是透過正面例舉方式提出,包括:可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向,而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務,並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務,例如當用戶在與該人工智慧系統交流時,需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」,大部分人工智慧應屬此類型,因對公民造成很小或零風險,各草案並未規範此類人工智慧。   未來在人工智慧之治理方面,歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行,且將成立歐洲人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board),推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展,也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。

未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私

  根據2005年一項統計調查指出,員工超過一千人的公司中,36.1%對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視,而同時亦有26.5%的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看,更有高達40%的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視,而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32%。   然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決,不論公司是否訂有清楚的員工使用政策,一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視,則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。   該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視,憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視,因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待,而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。

美國食品藥物管理局(FDA)提案更新食品營養標示

  為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於二月提案更新現行食品營養標示(Nutrition Facts Label)所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整,主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果,就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物,重新就標示內容進行調整,以強化食品安全的資訊透明,落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下,將針對本次主要調整事項分別作簡要說明:   在新的食品營養標示中,首先,要求額外列出添加糖(added sugars)的數量,以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖(obesity)或促發其他疾病的發生;第二,要求更新食品營養物份量(serving size),對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量,而非顯示消費者「可能食用」的份量;第三,要求標示鉀(potassium)與維他命D(vitamin D)的含量,以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象;第四,調整不同營養素(例如:鈉、膳食纖維與維他命D)的每日攝取標示,使消費者瞭解食品所含營養素內容;第五,持續要求標示總體脂肪(Total Fat)、飽和脂肪(Saturated Fat)與反式脂肪(Trans Fat),並去除卡路里來自脂肪的標示,以提供消費者攸關其健康更有用的資訊;最後,針對食品營養標示的型式進行調整,強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示,以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。   考量美國公共健康問題日益浮出檯面,FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整,希望藉由資訊透明化的方式,讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康,以作為挑選食品時的首要考量,進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重,衛生主管機關是否亟需就食品營養標示,參酌美國或國外規範重新另作檢視,來確保消費者買得放心、食得安心,並吃出健康,則是現行衛生主管機關需另考量的重點。

新加坡資料共享法制環境建構簡介

新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要   如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟(Digital Economy)重點,其中資料共享(data sharing)是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制(Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs)與「可信任資料共享框架」(Trusted Data Sharing Framework),建構資料共享環境,帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明   自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家(Smart Nation)」以來,即積極鋪設國家數位經濟建設,大數據資料分析等數位科技發展為其重點,預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中,希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通,降低蒐集、處理與利用成本,創造更多合作機會進行創新應用,因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統(data sharing ecosystem)[3]。   然而依據《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2012,下稱個資法)第14條以下規定,組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意,除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用,使資料利用價值最大化,因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意,將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會)依據個資法第62條所賦予的豁免權(exemption),個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下,依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ,而DSAs機制即是一種[5]。   DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確,同時不會造成個人有負面影響等情事,可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且,為進一步提升組織與消費者間信任,2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局(Info-Communication Media Development Authority of Singapore,下稱資通發展局)共同推出「可信任資料共享框架」指南建議,由政府擔任監管角色,組織只要符合指南建議方向,如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下,可以進行個人與商業資料之共享,DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1:資料共享環境建構 資料來源:新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範   在沒有個資法第17條所列之例外情形下,依據第14條以下規定,組織如近用個人資料應獲得個人同意,同時應符合目的使用及通知義務,尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。   同時組織應根據個人要求,提供近用個人資料之方法、範圍與內容,以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官(Data Protection Officer, DPO)隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道,來確保個資透明性與完整性[9]。   在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術,以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時,需妥善保留或予以去識別化,同時如須境外轉移資料時,境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制   DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制,必須符合三個條件[11]: 共享範圍需在特定群體、期間與組織內:即只限定在具體特定的應用情境內,若超出申請範圍,例如分享至其他非申請範圍的組織,則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確:即資料共享必須應用於特定且明確目的,如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響,或公共利益大於個人利益:例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益,或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的(foreseeable)不利影響,此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式   雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便,然而在進行資料共享前,仍應有完善的技術品質與資安保護措施,因此在「可信任資料共享框架」指南建議中,組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術,並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境,實際步驟可分為以下四階段[15]: 圖2:可信任資料框架 資料來源:新加坡資通發展局   第一階段為「資料共享建構」[16],由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益,並要如何進行共享,例如資料共享方式屬於雙邊(bilateral)、多邊(multilateral)或是分散式(decentralized,又稱「去中心化」)。以及資料種類有哪些,如主資料(master data)、交易資料、元資料(metadata)、非結構化資料(unstructured data)等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產(intangible asset)評價方式,即市場法(market approach)、成本法(cost approach)與收入法(income approach)三種評價方法進行評價,來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外,組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料,包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。   第二階段為「法律規範考量」[17],即決定哪些資料可以進行共享,從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定,例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益,並有通知(notification)個人給予選擇退出(opt-out)的機會,組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章(Data Protection Trustmark, DPTM)認證,透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。   第三階段為「技術組織考量」[19],包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施,是否有即時將資料安全備份技術,並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取(VPN)、應用程式介面(API)、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。   最後一階段為「資料共享操作」,當已準備進行資料共享時,需再次檢視是否已符合前三個階段,包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析   個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值,我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨,有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用,不僅有利組織與創新發展,更可回饋消費者享有更好的產品與服務。   新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一,在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下,可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值,同時依據主管機關要求的保護措施,使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立,適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突,並提供組織進行資料共享之依循建議,作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織(organisation)依據新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012)第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅,〈自己的個資自己賣!國發會擬推「個資資產化」〉,聯合新聞網,2019/06/17,https://udn.com/news/story/7238/3877400 (最後瀏覽日:2019/10/1)。

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