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。
中國大陸國務院常務會議於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案(草案)》,並將提請全國人大常委會審議。本次修法重視「國家制定政策,充分發揮市場在科技成果轉化中的決定性作用,建立科技成果轉化市場導向機制和利益分配機制」,其中明文規定中國大陸國務院和地方各級人民政府應當加強財政、稅收、產業、金融、政府採購等政策,以強化科技成果轉化相關活動,推動科技與經濟結合,加速科學技術進步,實現創新驅動發展。 按中國大陸《促進科技成果轉化法》係於1996年10月1日施行,歷經2007年之修訂,共計6章37條。本次通過的修正草案,增加至9章58條,其中保留和擴充現行法13條,修改合併20條,刪除4條,新增29條。本次修法加大其政府對於科技成果轉化的財政性資金投入,並可引導其他民間資金投入。此外,本次修法也放寬中國大陸高等院校和重點研究院所之科技成果的歸屬,讓其能夠順利地轉化至民間企業。例如:草案第8條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校可以採取合作實施、轉讓、許可和投資等方式,向企業和其他組織轉移科技成果,並且國家鼓勵這類機構優先向中小企業轉移科技成果。 另,草案第10條亦規定科研機構、高等學校對其依法取得的科技成果,可以自主決定轉讓、許可和投資,通過協定定價、在技術市場掛牌交易等方式確定價格。相關修正大幅放寬成果運用的彈性,惟科研機構、高等學校仍應依草案第14條規定,向主管部門提交科技成果轉化情況年度報告;主管部門應當將科技成果轉化情況納入對科研機構、高等學校的考核評價體系。 本次修法還有一個重點是放寬中國大陸科研機構的研究員及大學教授從事科技成果轉化活動。例如:草案第13條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理、考核評價和工資、獎勵制度。而草案第19條第一項規定,科研機構、高等學校科技人員可以在完成本職工作的情況下兼職從事科技成果轉化活動,或者在一定期限內離職從事科技成果轉化活動。同條第二項亦規定科研機構、高等學校應當建立制度規定或者與科技人員約定兼職、離職從事科技成果轉化活動期間和期滿後的權利和義務。 綜上,本次修法除強化中國大陸研發成果之運用外,更替中國大陸大學教授打開一條前往民間服務或創業的康莊大道,影響不可謂不大,但修正草案最後尚須經中國大陸全國人大常委會審議通過,將持續觀察審議之最終結果。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。
日本通過數位社會形成基本法日本國會於2021年5月12日,通過由内閣官房資通訊技術總合戰略室提出之數位社會形成基本法(デジタル社会形成基本法)。數位社會之形成,將有助於提升國際競爭力與國民便利性,因應少子化、高齡化與其他重要課題,本法之立法目的係為推動數位社會形成,使日本國內經濟健全發展,幫助國民幸福之實現。 本法之重點概如下述: 數位社會之定義係指藉由先進資通訊技術,適當有效活用各式各樣大量之電磁紀錄資訊,使各領域均得創新蓬勃發展之社會。 數位社會形成之理念係為了使國民生活能切實感受到寬裕和富足,實現國民得安全安心生活之社會,降低數位落差,並確保在數位社會下,個人與法人權利以及其他法律所保護之利益。 國家須制定數位社會形成之政策,具體包含確保高度資訊通訊網路與資通訊技術之可及性、整合國家與地方自治團體資訊系統、使國民得活用國家與地方自治團體之資訊、建立公部門基礎資訊資料庫、確保資通安全等。 為形成數位社會,明定國家、地方政府及企業之相關責任義務。 依數位廳設置法設置由內閣管轄之數位廳,並制定數位社會形成相關之重點計畫。 廢止高度資通訊網路社會形成基本法(IT基本法),以數位社會形成基本法為新資通訊技術戰略。