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益思

2022/09/22 09:38
由國家資料治理角度觀察《網路中介服務法》事件(下)

  王文君


(二) 保護消費者資料權利，亦或是確保行政機關公權力的行使？


《網路中介服務法草案》爭議的關鍵之一在於要求網路中介服務者對於「違法內容」採取適當作為。依據草案的定義，「違法內容：指違反法律之資訊，或與違反法律之資訊相關之產品或服務等活動。」由建構「安全」、「可信賴」的網際網路環境而言，這是可以理解的。「違法內容」及業者自律機制等，國家通訊傳播委員會也確實是直接參考歐盟《數位服務法》（Digital Service Act）[1]條文的文字。然而，為何還會引起諸多反彈？草案第18條或許可以提供一個解釋。

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2022/09/15 09:36
由國家資料治理角度觀察《網路中介服務法》事件(上)

  王文君

 

一、前言


依據The Data Governance Institute的定義，資料治理是一個資訊相關流程的決策權利與問責系統，依據事先約定的模式執行，該約定模式描述何人得對哪些資訊在何時、何種情況、透過何種方法、採取何種行動。」（"Data Governance is a system of decision rights and accountabilities for information-related processes, executed according to agreed-upon models which describe who can take what actions with what information, and when, under what circumstances, using what methods."）[1]。若依前開定義，由企業層級的資料治理放大至國家層級的資料治理，除了與決策權利與問責相關的政府組織架構及權責設計之外，關鍵應在於「事先約定的模式（agree-upon models）」應如何形成，以及有哪些約定應該要事先約定（原則、政策、流程、操作規範等 ），此即牽涉到法律規範的設計。

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2022/02/21 09:55
企業資料治理的法律議題盤點(下)

  賴文智．王文君

本文刊登於會計研究第434期，2022年1月

 

貳、資料可能涉及的法律風險


由公司治理的角度，企業資料治理在合法性的確保是非常最要的環節，目前資料主要涉及的法律風險，大概可以區分成：智慧財產權、個人資料、不公平競爭與反托拉斯法、資訊安全等方面。若由法律風險如何產生的角度來觀察，筆者認為企業在資料治理上的法律風險主要來自於下述幾項議題：


一、資料混同與權利碎片化


如果是具有邏輯性的資料庫，在蒐集資料時的「目的性」很強，企業很清楚知道蒐集、產出與利用何種資料，至少在規範上較容易要求每一筆資料都確保在取得、授權等權利面是乾淨、安全的。但在巨量資料的年代，許多資料都是以無序、雜亂、多多益善的方式蒐集，企業蒐集時不完全清楚目的，也很難僅使用單一資料來源，甚至被迫必須混雜不同來源的資料始能發揮巨量資料真正潛在價值，此時，即須面對資料「巨量」，且單一資料權利未必能夠處理完整的「權利碎片化」情形，幾乎可說沒有任何一家擁有巨量資料的企業，其資料是「絕對」合法。

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2022/02/14 12:53
企業資料治理的法律議題盤點(上)

  賴文智．王文君

 本文刊登於會計研究第434期，2022年1月

 2017年5月經濟學人雜誌的醒目標題，「世界上最重要的資源，不再是石油，而是資料。（The world's most valuable resource is no longer oil, but data.）[1]」高舉「資料經濟」來臨的大旗。公司治理自然也必須因應將焦點轉到「資料」之上。事實上，1940年美國《投資公司法案》（Investment Company Act），建議公司在董事會中成立審計委員會，以監督財務報告與財務揭露，即源於1930年代末期諸多的公司會計詐欺，足見公司治理向來離不開「資料」的正確性與完整性。近期企業資料治理領域，較常被提及的是鑑識會計，包括在公司法、證交法、員工舞弊等案件，透過會計師的專業及對於資料的掌握與剖析，協助案件調查或訴訟支援。

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2019/07/25 09:17
如何促進AI的發展—從Data Driven談資料應用的法律(下)

賴文智、王文君

本文發表於會計研究月刊2019年6月號  

 

三、嚴格的個資保護立法對於AI發展的衝擊


個人資料蒐集、處理及利用，原則上採取「告知後同意」的原則，蒐集者必須充分告知當事人其蒐集的「特定目的」，須其後的處理及利用必須在蒐集的「特定目的」之「必要範圍」內始得合法為之。近年將個資明確權利化的立法方向，就產業面而言，其實對於人工智慧的發展造成極大的衝擊。


以Facebook的人臉識別的功能為例，Facebook利用網路使用者上傳於Facebook的大量照片、標記去訓練其人臉識別的AI，這樣的訓練行為雖然是Facebook自行為之，但這有在「告知後同意」的範圍嗎？有符合Facebook蒐集之「特定目的」之「必要範圍」內嗎？即令Facebook說明使用者可以關閉自動標記的功能，但我們能禁止Facebook拿我們上傳至Facebook的照片作為訓練其人臉識別的AI嗎？而隨著AI應用的範圍愈來愈廣，Facebook將人臉辨識的AI在Facebook既有服務以外加以應用，這也在使用者原先認知或同意的範圍嗎？

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2019/07/18 09:14
如何促進AI的發展—從Data Driven談資料應用的法律(上)

賴文智、王文君

本文發表於會計研究月刊2019年6月號 


人工智慧近年來的發展，因數位化、萬物連網所產出、累積的巨量資料（Big Data）扮演著重要的角色。2014年7月歐盟執委會即針對巨量資料提出「邁向資料驅動經濟時代」（Towards a thriving data-driven economy）政策[1]，2018年4月25日則進一步在GDPR的基礎下，提出「邁向歐洲共同資料空間」通報（Communication Towards a common European data space），以提升歐盟境內資料之可取得程度（availability），包括：提高公部門所掌握資料之易取得及再利用程度、促進公部門資助之科學研究資料分享、私部門間及公私部門間資料共享等，認為在GDPR所建立「數位信任」（digital trust）的基礎下，進一步推動提升歐盟境內資料之使用效率，歐盟資料經濟規模將可成長至7,390億歐元以上。

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2019/05/24 09:17
當自動駕駛時代來臨 AI立法的核心—責任釐清與分配(下)

賴文智、王文君

本文發表於會計研究月刊2019年4月號 

 

三、法律會隨著社會對於新科技風險「容許值」而變動

科技的發展，始終不可能是零風險，如果有風險，我們就不採用，那科技的進步對人類社會即難以發揮作用。自西方工業革命以來，無數的科技大量湧入人們的生活中，無論是蒸汽機、內燃機、地下鐵、飛機乃至AI人工智慧，拒絕風險即等同於拒絕科技的發展應用。新的科技進入社會，無疑地會造成新的風險，在漸進式地融入社會的過程中，法律其實是處於因應調整的動態狀況，亦即，法律會隨著社會對於新科技風險「容許值」的調整而改變。

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2019/05/10 09:05
當自動駕駛時代來臨 AI立法的核心—責任釐清與分配(上)

賴文智、王文君

本文發表於會計研究月刊2019年4月號 

 

2018年12月時，台灣發生首件自動駕駛的車禍，特斯拉的駕駛人疑似精神不濟，未注意車前動態，在開啟自動輔助駕駛功能的情形下，未減速直接在國道撞上警方巡邏車，幸而未造成人員傷亡，但也引發民眾的熱烈討論，未來在進行AI時代，究竟誰該為AI自動駕駛負責？這個問題直指AI立法的核心，所有領域AI應用都有類似的問題，因為過去法律制度的設計，都是圍繞著「行為人」、「因果關係」處理「責任」的議題，當AI由輔助人類開始至可預見的未來將全自動化運作，既有的法律制度難免會有滯礙難行之處。

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2019/03/22 08:37
不失控的世界，從歐盟AI立法的準備談起(下)

◎賴文智．王文君

本文刊登於會計研究月刊2019年1月號

  

5. 民主（Democracy）。AI開發及應用監管的關鍵決定，應透過民主辯論及公眾參與來決定。確保公眾對於新科技受教育及接取的權利，協助每個人了解因此產生的機會與風險，使其有能力參與決定我們未來發展的決策過程。
這雖然比較像宣示性的原則，但其實是現代民主社會最重要的基礎，所以，包括諸如不可以妨害政治決定的作成（如先前FB劍橋分析事件對於美、英選舉的不當影響，或是台灣政壇最流行的打擊假新聞議題）、不能侵犯言論自由或是干涉接受或傳布資訊權利等，都是民主原則關注的重點。

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2019/03/18 09:50
不失控的世界，從歐盟AI立法的準備談起(上)

◎賴文智*．王文君**

本文刊登於會計研究月刊2019年1月號

 

21世紀以來，人工智慧（AI）得益於電腦算力的快速成長及網網相連所帶來的大數據（Big Data）趨勢，加上2016年AlphaGo以4:1勝職業棋士頂尖高手李世乭九段，2017年則3:0勝世界冠軍柯潔，引發全球人工智慧熱潮。科幻電影中描繪各式各樣機器人與人類的愛恨情仇，彷彿明天就要在現實的世界中上演，科幻大師艾西莫夫的機器人三大法則，從科幻迷走向一般民眾成為最時尚的話題。無論是擁抱或排斥，我們都不得不正視「人工智慧來了」。

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