英國科學、創新和技術部(Department for Science, Innovation & Technology)提出之《資料保護和數位資訊法案》(The Data Protection and Digital Information Bill,以下稱DPDI法案)於2023年11月經下議院三讀後移交上議院,並於2024年3月20日起逐條審議。DPDI法案旨在調整由英國《一般資料保護規則》(UK General Data Protection Regulation, 下稱UK GDPR)、《資料保護法》(Data Protection Act, DPA 2018)與《隱私與電子通訊規則》(Privacy and Electronic Communications (EC Directive) Regulations 2003)建構之資料保護框架,形塑有別於歐盟典範的資料保護制度。
下議院三讀通過之DPDI法案包含:個人資料保護、數位核驗服務、消費者與商業等各類數據使用以及監管制度等,期能增加資料使用彈性、衡平保護與運用之衝突。該法案將釐清與重新定義資料保護之一般性通則,以下就部分變革與爭議簡要說明:
一、資料使用限制放寬:藉擴大正當利益(legitimate interest)意涵與科學研究範圍,擴大個人資料使用的正當性基礎,如國安、犯罪預防、公共衛生及商業與非商業性科學研究。
二、組織資料治理層級轉變:取消資料保護長設置,改為指派高階管理層之一人專任或多人兼任高階負責人。
三、監管機構變換:將現行資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)獨立機構監管模式,轉換為政府任命之委員會。
四、資料傳輸規範可能不足:英國脫歐後,其與歐盟間的資料傳輸經認可而獲維繫。若DPDI法案通過並調整且簡化資料傳輸規範,英國可能需證明新程序及規範持續具有保護適足性。
就DPDI法案內容觀之,該法案主要建構於UK GDPR及相關規範之刪修,象徵英國政府對脫歐前資料保護制度之檢討,並期藉改革減輕企業合規成本。然,部分團體認為資料使用放寬與保護制度之變革,可能導致演算法歧視以及英國與歐盟間資料流動困難。雖DPDI法案尚在上議院委員會討論階段,可能因各方磋商而修改條文內容,但仍可見英國政府積極重新伸張國家主權之作為。
美國財政部(The Treasury Department)與美國貿易談判代表署(USTR)就跨太平洋夥伴協定(Trans-Pacific Partnership, TPP)數據監管要求之規範提出一項有關金融服務之提案,以保護美國境外金融數據資料之問題。該提案之主要目的係因TPP電子商務專章規範締約國不得要求外國業者須於投資當地設立數據儲存伺服器,然而,該專章排除金融服務業之適用,因此,在該提案中提出締約國不得要求外國金融服務業者在其境內應設立數據儲存伺服器,且要求美國政府於未來及目前談判中之國際經貿協定,如TiSA、TTIP、美國與中國雙邊投資協定(BIT)等,使金融服務業者無須於投資當地設立數據儲存伺服器。在此提案中,美國亦有意要建立一個國家對國家之爭端解決機制來解決相關問題。 美國貿易談判代表Michael Froman表示此乃透過協調利害關係人與國會議員,在國家優先利益的領域中尋求多方共識,美國將會繼續在TPP中實施並執行其協調工作。證券業與金融市場協會(the Securities Industry and Financial Markets Association)執行長肯認美國財政部及美國貿易談判代表署之作法。 雖然TPP業已完成談判,談判結果並不會受到本次提案談判立場之影響,但美國官員仍有意透過雙邊談判的途徑,與TPP國家中受金融業者關切的國家,如越南、馬來西亞、新加坡與汶萊展開諮商,以解決在TPP中的這項議題。
歐盟法院裁決:網站「預先選取同意」不構成ePrivacy Directive及GDPR合法有效的同意歐洲聯盟法院(CJEU)2019年10月1日對Planet49案(Case C-673/17)作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司,用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料,點擊「參加」鍵後,會出現兩個選項框,一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」,用戶必須勾選此一選項始可參加;另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」,此一選項已被預先勾選,而用戶可以取消勾選;在選項旁附有說明(如Cookie的用途等),並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》(ePrivacy Directive, ePD)以及《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)進行闡明,重點如下: 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則,必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意,本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象,而不能藉由其他標的加以包裝、暗示,用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護,不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用,而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露,包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等,以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」