2024年9月1日,澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government,下稱政策)。澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,以下稱DTA)提出此政策,旨於透過提升透明度、風險評估,增進人民對政府應用AI的信任。
1. AI之定義
此政策採經濟合作暨發展組織(OECD)之定義:AI系統是一種基於機器設備,從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。
2.適用範圍
(1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體(non-Corporate Commonwealth entities, NCE)」,非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分,且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。
(2)依據2018年國家情報辦公室法(Office of National Intelligence Act 2018)第4條所規定之國家情報體系(national intelligence community, NIC)可以排除適用此政策。
3.適用此政策之機構,須滿足下列2要件
(1)公布透明度聲明
各機構應在政策生效日起的6個月內(即2025年2月28日前)公開發布透明度聲明,概述其應用AI的方式。
(2)提交權責人員(accountable official,下稱AO)名單
各機構應在政策生效日起90天內(即2024年11月30日前)將AO名單提供給DTA。
所謂AO的職責範圍,主要分為:
I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制,並定期審查、控管落實情況,並向DTA回報;鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練,並依業務範圍進行額外培訓,例如:負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員,使機構內的利害關係人知道政策的影響。
II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時,通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例,資訊應包括:AI的類型;預期的AI應用;該機構得出「高風險」評估的原因;任何敏感性資訊(any sensitivities)。
III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口
IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議(whole-of-government forums)。
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近期幾家大信用卡公司遭駭客入侵,使得消費者受到了越來越大的身份被盜用的威脅。對此,能使購物更加安全的技術,特別是生物識別技術,包括電影中常見到的虹膜掃描,以及相對普及的指紋,聲音,臉部特徵識別等,越來越引發了人們的興趣。 目前,美國第二大零售連鎖店 Albertson 已經和其他數百個零售商一起加入了生物識別付款的試點行列。該公司發言人表示,新付款方式則大大加速了結帳的速度;另外也可以自動識別是否賣菸酒給未成年人。 不過生物識別技術的根本的缺陷在於隱私問題,因?這項技術意味著對個人資訊的集中儲存。而這個系統必然會成?駭客和其他居心不良者的「蜜罐」,一旦這個儲存系統被攻破,並將受害者的生物資訊惡意更改,受害者將面臨身份被終極盜用的噩夢。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國預計在2025年通過《網路安全與韌性法案》,提升網路和關鍵基礎設施的安全與韌性英國工黨政府在2024年7月17日的議會開幕致詞上宣布,將於2025年提出「網路安全與韌性法案」(Cyber Security and Resilience Bill),用以更新現有的網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018)。現有的法規涵蓋5大行業領域:交通運輸、能源、飲水、健康衛生,以及數位基礎設施和部分數位服務(含網路市集、網路搜尋引擎、雲端運算服務等),分別由12個主管機關負責在各自領域落實該法規。 根據英國國家網路安全中心的評估,英國正面臨著來自敵意國家(或受其資助的行為人)日益增加的威脅。而英國的基礎設施在運作時不應該忽視這些威脅。工黨政府希望加強英國的網路防禦和面臨惡意攻擊時的網路韌性,從而確保英國社會所依賴的基礎設施和關鍵服務能夠持續運作,並確保數位經濟能夠持續增長。 根據目前公布的資訊,該法案將會在既有框架下面針對三個方向進行強化: 1. 擴大法規的職權範圍,將更多的數位服務和供應鏈納入保護範圍,保護英國的必要公共服務,避免受到網路攻擊。 2. 提供監管機關採取必要性網路安全措施的法源依據,從法律層面賦予監管機關採取更多安全措施的權利。 3. 強制要求納管對象網路安全事件通報,讓政府確實掌握網路攻擊的次數與相關資訊,以提升整體英國社會對於此類事件的理解與掌握。 該法案預計於2025年提交給英國議會審議,其對於網路安全、數位基礎設施和關鍵設施的安全保護框架,可以作為我國未來提升數位基礎建設及關鍵設施資訊網路安全的重要參考對象。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯