歐盟執委會針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題,於2020年2月19日公布一系列數位化政策提案,其中之一即為提出歐洲資料戰略(European Data Strategy)。本戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架,宣示其目標為建構歐洲的資料單一市場(single market for data),視資料為數位轉型的核心,開放至今尚未被使用的資料。歐盟期待商界、研究者與公共部門等社群的公民、企業和組織,得透過跨域資料的蒐集與分析,改善決策的作成基礎或提升公共服務品質,為醫療或經濟等領域帶來額外利益,同時促進歐盟推動人工智慧發展及應用。
本戰略揭示了資料單一市場的建構框架,包含資料必須能在歐盟內與跨域流通並使所有人受益、全面遵守如個資保護、消費者保護與競爭法等歐盟相關規範、以及資料取用(access)和使用的規定,應平等實用且明確,並以之建立資料治理機制;同時,為在技術面強化歐洲數位空間之能力,以完善資料共享所需之資料基礎設施,應創建歐洲資料庫(European data pools),預備將來進行巨量資料分析與機器學習。在上述框架下,本戰略同時擬定了數個具體的措施與制度調修方向如下:(1)建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架:包括於2020年第4季提出歐洲共同資料空間管理之立法框架,於2021年第1季提出高價值資料集(high-value data-sets),評估於2021年提出資料法(Data Act)以建構企業對政府或企業間的資料共享環境、調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架;(2)強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性:建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、於2022年第4季啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、於2022年第2季編纂歐盟雲端監管規則手冊;(3)強化個人有關資料使用之權利:從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度,可能於資料法中優化歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第20條之資料可攜權,如訂定智慧家電或穿戴裝置之資料可讀性格式;(4)建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間:針對戰略性經濟領域與攸關公共利益的資料使用需求,開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間,主要用於保存製造業、智慧交通、健康、財務、能源、農業、公共管理等領域之資料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓國政府為支持人工智慧發展與建立人工智慧信任基礎,提升國家競爭力,韓國科學技術情報通訊部(과학기술정보통신부)於2025年1月21日公布《人工智慧發展與建立信任基本法》(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안,下稱AI基本法),將於2026年1月22日起生效。韓國《AI基本法》為繼歐盟《人工智慧法》(EU Artificial Intelligence Act)之後第二部關注人工智慧的國家級立法,並針對高影響人工智慧(고영향 인공지능)及生成式人工智慧進行規範,促進創新及降低人工智慧風險,將搭配進一步的立法與政策以支持人工智慧產業。 《AI基本法》有以下三個政策方向: 1. 人工智慧基本計畫:由科學技術情報通訊部制定並每三年檢討「人工智慧基本計畫」,經「國家人工智慧委員會」審議後實施,決定產業發展政策、培育人才、健全社會制度等事項。本法並設置人工智慧政策中心及人工智慧安全研究所,提供科學技術情報通訊部所需的研究與分析。 2. 扶持產業發展:以扶持中小企業及新創企業為發展方向,促進產業標準化的基本政策,爭取國際合作及海外發展。 3. 人工智慧倫理與安全性:政府公布人工智慧倫理原則,由相關機構及業者自主成立人工智慧倫理委員會,在政府發布的指引下建立貼近實務面的倫理指引。本法明確要求人工智慧產業必須負擔透明性及安全性義務,政府也推動認驗證制度,以確保人工智慧的可靠性。 韓國《AI基本法》將人工智慧發展方向及社會政策結合,明確要求政府制定人工智慧發展計畫並定期檢討,施行具體措施與設置必要組織,確立政府在人工智慧領域的角色,然產業界對於政府監管力度之意見有所分歧,為《AI基本法》後續相關政策及指引推動種下不確定性,值得持續追蹤相關動態作為我國人工智慧發展策略之參考。
個人資料受害該向誰求償? 歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPD)於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak),就針對COVID-19疫情期間,歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。 EDPD強調,資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性,因此,在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時,應提升社會接受度,並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具,但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構,採取COVID-19相關應變措施時,若涉及處理個人資料,應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況,闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型,並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪,目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離,以便儘早切斷傳播鏈。 EDPB指出,GDPR和電子隱私保護指令(ePrivacy Directive)均有特別規定,允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播,並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。