英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。
此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動:
1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。
2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。
3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。
4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。
5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。
換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
慶祝國家衛生研究院成立十周年,國衛院表示將規劃成立生物製劑先導工廠,今年可發包動工,預計三年內完成,未來除了生產台灣本土性傳染病所需疫苗外,也協助衛生署流感疫苗自製計劃提供技術來源。行政院核准通過十二億元的生物製劑先導工廠,目前已進入招標階段,預計六、七月份可正式動工,預計三年後完工投產,未來將成為符合聯合國國際疫苗中心 (The International Vaccine Institute, IVI) 的規格的 GMP 生產線。 此外,配合衛生署的公共衛生計劃,國衛院疫苗研發中心也將建立本土性傳染病如腸病毒、 SARS 、白喉、百日咳、破傷風及日本腦炎的資料庫,部份疫苗市場潛力發展有限,但是透過國衛院的保存,讓我國具備完整的疫苗量產能力。政府計劃投資五十億元興建大型流行感冒疫苗工廠,國衛院將扮演技術提供的角色,包括參考實驗室,人員訓練,及微生物量產疫苗的開發,都將由生物製劑先導工廠負責。
新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長(Data Protection Officer, DPO),負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責,新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則,將資料保護專員分為三種工作職能,九項專業能力,進而規劃相關培訓課程。 此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員,亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯,確定自我能力與培訓課程之落差,進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長,依據工作職能與職責區分如下: 一、 資料保護專員 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序,並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 識別個人資料之風險,並提出風險管控之措施。 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。 定期檢視審核,分析現況並矯正改善。 識別並規劃利害關係人之需求與利益。 二、 資料保護長 制定並審查個人資料管理計劃。 根據組織職能,視需求與流程,執行個人資料保護與風險評鑑,並解決相關業務風險。 制定培訓計劃,舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。 確保組織內部個人資料保護之意識。 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估,並建立合規性流程。 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求,做為日後促進資料創新之實施。 三、 區域資料保護長 監督資料傳輸活動,並提供個人資料保護法之領導指南。 建立區域創新之資料保護策略。 減少區域內之個資事故。 於資料創新之運用提供戰略性,為組織創造業務價值。 評估新興趨勢與科技,如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。 針對上述工作職能與職責,結合所需之專業能力,包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維,規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程,使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範,若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。
日本公布資料管理框架,促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
英國醫學總會新指南 提醒醫師在保護病患隱私權和保護可能具有共同基因者健康之間做出衡平英國醫學總會(General Medical Council, GMC)在2009年9月公佈了一份有關醫師保密義務的指南(Guidance for doctors - Confidentiality),該指南針對基因檢測資訊的部份指出,病患的基因資訊和一些其他的資訊,有時也會是和病患擁有共同基因或其它連結的其他人的資訊,因為,在病患身上所診斷出來的因有缺陷基因所造成的疾病,可能也就指出了和病患有血緣關係的親屬的發病可能性,或甚至是幾乎可以確定他們未來也會發病。此時,醫師要提醒病患應該立即通知也有可能有此有缺陷基因的親屬,以期能夠協助那些親屬接受預防治療或作更進一步的檢查,對潛在的健康問題有所準備。 然而,若是病患表示了反對的意思,例如病患是來自一個破碎的家庭,和親屬的關係並不良好,或是基於其它個人的理由,所以不願意告知親屬相關有缺陷基因的風險時,則指南提醒醫師應該要自行衡量身為醫師對於保護病患所需遵守的義務,以及協助保護他人免於嚴重傷害兩者之間孰輕孰重。此外,若經過醫師的判斷之後,決定要向那些親屬告知他們所可能面對的健康風險時,醫師必須要採行不會透露病患身份的方式為之。 當然此種基因檢測資訊的通知,引起了正反兩極的評價,反對者主張此舉將嚴重侵害病患隱私權,也可能損害了醫師與病患間資訊保密的原理原則。唯贊成者則指出,許多的基因疾病,如亨丁頓舞蹈症、囊狀纖維化(Cystic fibrosis)、血友病(Haemophilia)、及乳癌(Breast cancer)等,都有著極高的遺傳性及致死率,透過此一機制所能達到的早期警告的效果,或可使得帶有相同有缺陷基因的病患親屬,能夠對潛在的健康問題及早有所準備。且若該等親屬正要或未來要透過試管嬰兒取得下一代時,亦可在執行試管嬰兒的程序中進行篩檢,防止下一代的人生繼續遭受此種有缺陷基因所帶來的疾病。