第四章 演算法與數據之行政規制
第二節 個人資料保護與運用之行政管制
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保障用戶對個人資料自主的權利，歐盟率先規範科技領域的道德和法律，保護公 眾的數位權利，為網路公司和研究機構的數據蒐集設置了極大障礙，對於違規者，
將會受到歐盟巨額罰款的處罰281。
第二節 個人資料保護與運用之行政管制
釋字603號解釋，第一次提出了個人自主控制個人資料的想法，在不抵觸憲法 23條規定的範圍下，人民可自主決定是否揭露其個人資料，以及在何種形式，何 時以何種形式向何人揭露其個人資料，以及人民對其自身之個人資料之使用有知 悉與控制權，以及資料登載不實之更正權。
而與個人高度相關的個人資料，也早以成為人格的一部份，不應該任其商品 化，任何將個人資料予以物化、販售，都是侵害人性尊嚴，個人的資料保護，自 己決定如何使用，也就是人的自治自決權，是人性尊嚴的一部份282。
第一項 個人資料保護在人工智慧時代之困境
各式各樣與人工智慧相關的應用，進到人類的社會，從社交網站、智慧音箱 的小愛同學、特斯拉的自駕車輛、各式翻譯軟體、語音辨識、交談機器人、智慧 醫療、智慧交通和智慧金融，人類生活漸漸的越來越多的新產物都是與人工智慧 相關。人工智慧透過物聯網、大數據、雲端運算，不斷的產生和蒐集大量的資料，
透過利用機器學習和深度學習進行資料的歸類和分析運算產出決策，因此個人資 料變成是人工智慧時代非常重要的權利。
281 趙挪亞，歐盟搶先發佈人工智慧道德準則：AI 要以人為本，負責任且無偏見，
https://www.guancha.cn/internation/2019_04_09_496946_2.shtml，最後瀏覽日：2020 年 6 月 4 日。
282 李震山，同註 89，頁 15。
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大數據和人工智慧的結合，使人類社會的進步發展走入了另一個階段，大數 據的應用，使得原先複雜、大量的資料中可以解析出有價值的資訊，進一步的產 生「資料價值」、「資料經濟」，以醫療為例，原先病人在進入醫院後，便進行 診斷，診斷過程中從病人描述症狀到醫生產生醫囑和處方，隨即有著各項檢測，
比如：量測血糖、X-光檢測，便產生了後續的生理資訊和醫療影像，這些資料原 先都是各自獨立的，以各種形式散居於各地，有的是文字、有的是影像、有的是 手寫的資訊、有的是數據資料，只有透過病歷表去將這些資料連結在一個病人身 上，現在有了大數據後，我們可以將資料分類擷取和挖掘後，放置於雲端資料庫 中，透過後端的機器學習和深度學習，使得這些資料得以被分析、建立統計模型、
進行演算、透過歸納後產生新的預測。這些都是大數據和人工智慧的運用，使得 原先的資料變成有用的資訊。
在大數據和人工智慧的時代裡，原先是獨立的病歷，保留在醫院裡，只有相 關醫療人員和病人才知道的資料，在透過雲端存儲後，透過人工智慧所進行的資 料挖掘，與其他資料庫連結，將使得原本可以被好好保護的個人醫療隱私被曝露，
是我們須要在未來去注意的事情，不止是醫療資料，而是各種與個人相關的資料，
都有可能會儲存於雲端，透過資料挖掘後，被取得，而原始的資料在結合了眾多 資料庫以及運算後，會變成很有用的資訊與知識，但在這過程中，是否個人資料 的保密性也因此而被犧牲是值得注意的，也因此，在這樣的時代裡，一方面我們 應該積極的鼓勵資料的連結、分享與運算，一方面我們必須要注意到個人資料的 保護，在追求資料價值最大化的同時，保護個人資料的自主控制性，這是政府相 關單位和每個人都須要去注意的事情。
雖然人工智慧提供給了人類很多的便利使人類生活更優質舒適，但也有人越 來越憂慮人工智慧相關產物對個人的侵害，商業統計分析軟體系統公司SAS在2018 年底，針對525位美國消費者做了一個線上調查，超過一半的美國消費者（67％）
願意接受像GDPR這類更嚴格的數據隱私法規。在該調查中，將近四分之三的消費 者（73％）表示，他們越來越擔心個人的數據隱私。由於擔心隱私被侵犯，超過 三分之一的受訪者（38％）減少了對社交媒體的使用，66％的人表示他們已採取 保護措施，比如更改隱私設定（77％）、更改或不接受Cookie（67％）、拒絕協議
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條款（65％），移除應用程序（56％）、或刪除社交媒體帳戶（佔36％）283。由 此報告看來，對消費者而言，比起生活便利舒適來說，大多數消費者更重視隱私 權和個人資料的保護。而不管是公務機關或非公務機關，保護好資料當事人所提 供的資料，不被濫用、外洩、改造，傳遞正確資訊都是機關最重要的事。
人工智慧時代，個人資料的保護比傳統的電腦時代更為重要，本項將說明，
現有的個人資料保護法在人工智慧時代所面對的困境，並說明新的隱私政策 GDPR及未來我國個人資料保護法的可能改善方向。
個人資料的保護著重在蒐集、處理和利用三個階段，這三個階段都有必須面 對的困難，首先是個人資料的蒐集：
個人資料的蒐集可以分為直接性的向資料當事人蒐集，抑或是透過其他目的 蒐集後，在資料使用同時或之後，再將資料轉為二次使用，比如信用卡公司，將 卡友資料再轉讓給行銷公司進行電話行銷使用。
若是在蒐集當下可以得到資料當事人同意，不管是直接的蒐集或是間接的蒐 集都可以在法律上取得合法的地位，避免爭議，然而，在大量的數據需求下，須 要逐筆的向當事人取得同意，將使得個人資料的成本大幅提高，而若是間接性的 取得資料，但在使用前必須取得資料當事人同意，將使得間接取得資料二次性使 用的費用與直接蒐集幾乎相當。這種事前取得當事人同意的困境，將使得人工智 慧的推展產生無法輕易取得當事人同意的困境。
而在人工智慧的時代，取得當事人的同意，更有相當程度的困難，很多的物 聯網元件，甚至沒有螢幕或是很小的螢幕，如何取得當事人同意是資料控制者/收 集者要好好設計其軟硬體介面以達成的目標。這種取得當事人同意的困難，將會 使得人工智慧發展受到侷限，也使得相關的業者必須為事前取得當事人同意投入 極高的成本。這些與人有關的資料在進行機器學習時，這些資料是如何的取得，
以及這些資料與當事人之間的關係是什麼，當事人是否有控制這些資料的權利，
在大數據時代變得重要，嚴格說來這些資料代表的就是一個人的個人財產，因此，
在蒐集取得個人資料時候的程序就很重要了，最傳統的方式就是直接向資料當事
283 Data Privacy:Are You Concerned? Insights from a survey of US consumers
https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/sas-whitepapers/en/dat a-privacy-110027.pdf，最後瀏覽日：2020 年 6 月 11 日。
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人取得同意，但是當資料需求量很大的時候，直接事前同意變成是一個很大的成 本負擔，甚至是很難達成的一件事情，而且每種目的就要請求一次同意，也會使 得當事人不勝其擾，相當的沒有效率，如果是基於A目的而蒐集的資料，以二次利 用的形態，轉換為B目的使用，這樣間接蒐集的方式就可以大幅降低資料取得成本，
但即使如此，在轉換目的使用時，仍然須要徵得當事人同意，進行轉換目的，如 此做法仍然是有巨大的成本有付出，這就是所謂的「事前同意困境」284。比較簡 單的突破方式，便是利用去識別化技術，使得個人資料無從識別285。也因此透過 法律要去規範和保護個人控制資料的自主性，並且透過去識別性後使得資料可以 被廣泛利用於資料分析與建立模型，使得資料價值最大化。
由於人工智慧的運用上必須要使用到大量的個人資料，若是每筆資料都透過 第15條之規定，取得當事人書面同意，將使得建立資料庫曠日而廢時。為了使資 料開放和保護取得平衡，去識別化 (de-identification)是指將個人資料中的可識別資 訊移除或是模糊，使得資料無法識別個人，若是能夠將資料進行去識別化，透過 對取得的資料進行匿名化(anonymization)、假名化(pseudonymization)、概括化 (generalization)、隨機化(Randomization)等技術，資料中的個人識別資訊無法被單 獨識別出來或是去除個人識別資料，讓資料可以被認定為非個人資料，此時，所 進行的後續的資料處理與利用就沒有要取得當事人同意的問題，然而，人工智慧 的機器學習，須要各種的個人資料來進行相關性的比對，以肺癌的醫療影像的比 對系統來說，除了比對影像外，該影像的主人是否有家族的病史，該影像的主人 是否有不良的生活習慣，都可能會是人工智慧學習系統中用來做為判斷的機制，
也因此完全的去除個人資料，可能無法滿足人工智慧的需求，也因此，保留部分 識別資料，可以拼湊出個人識別資料的假名化(pseudonymization)將可以使得個人 資料在人工智慧時代被充分的利用，然而，也由於人工智慧時代有了更多的能力 可以逆向的去將已進行去識別化的資料，進行串連，進行推導，使得原先已去識 別化的資料恢復其識別性，所以，在人工智慧時代中，因為運算推演須要有資料 聯結串聯，以將資料的效益發揮到最大，但是為了避免個人資料的洩露，以及維
284 邱文聰，初探人工智慧中的個資保護發展趨勢與潛在的反歧視難題，人工智慧相法律議題芻議，
元照出版公司，頁 160，2018 年 1 月。
285 Article 29 Data Protection Working Group, Opinion 06/2014 on the Notion of Legitimate Interests of the Data Controller Under Article 7 of Directive 95/46/EC, P.42-43 (2014).
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護個人資料自主權，必須要將資料去識別性，也因此資料的去識別化便存在這種
護個人資料自主權，必須要將資料去識別性，也因此資料的去識別化便存在這種