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簡訊實聯制5月19日上路，截至6月27日為止這項舉全民之力的防疫措施共發送6億1945萬6723則簡訊，這個數字是國人依政府指示改變生活習慣、承受個資外流風險的努力成果。不過令人擔憂的是，沒人知道實聯制效果如何，也不知道這些個資用於哪裡。
近來不斷傳出，縣市政府抱怨實聯制資料無法調閱或相當難用，更有法官具名投書質疑政府濫用實聯制資訊。所以我們編列8億預算換到：
👎 僅16縣市調用303項資料，使用率低
👎 地方政府抱怨資料龐雜難用，指揮中心說實聯制只是「輔助工具」
👎 指揮中心講了數百次「實聯制資料僅供疫調時使用」，但卻在隱私權公告裡設多項例外條款
👎 法官及人權團體具名投書質疑政府濫用實聯制資訊
請蘇貞昌院長、唐鳳政委、陳時中部長告訴國人，為什麼我們要花大錢建立一個難用又有資安疑慮的系統。如果實聯制對疫調多少有幫助，指揮中心是不是應該提升實聯制對疫調的幫助？而不是一句「實聯制只是輔助疫調工具」就為政府設計一套花費高、效率低、資安風險高的系統開脫。
「僅限防疫目的，不得為目的外利用」的 #簡訊實聯制，可以用來鎖定嫌犯行蹤嗎？
不久前，一位法官投書指出，他在審核搜索票時，竟然發現警方偵辦案件時，竟使用簡訊實聯制的內容來 #鎖定嫌犯行蹤。這樣的行為，等於破壞了「僅限防疫目的使用」的規定，不僅侵害人民隱私，若民眾因此擔心個資遭挪用而不再信任實聯制，恐為日後疫調工作帶來隱憂、釀成防疫漏洞。
目前簡訊實聯制的運作機制，是民眾發送含有場所代碼的簡訊至1922，相關的紀錄都僅有電信公司留存，指揮中心承諾，這些資料「僅限防疫目的，且不得為目的外利用」。
但是，我們就想問，指揮中心作此承諾的法律定性及授權依據為何？#法制面空缺 的問題，很快就浮上了檯面。
雖然指揮中心做出了承諾，但卻忽略了偵查實務上，警方根據《通訊監察保障法》向電信業者合法調取的電信資料，本來就涵蓋通信紀錄、位址、簡訊等內容；而依據《個人資料保護法》第 20 條，電信業者依據例外條款「依據法律明文規定」，可以將資料提供給檢警作為目的外使用。
也就是說，法院、檢警取得資料是合法的，電信業者把資訊提供給檢警也是合法的，但是指揮中心卻做不到在設計制度之初所保證的承諾，也破壞了人民的信任。
歸根究柢，其實原因就在於，政府承諾簡訊實聯制僅用於防疫，但卻沒有建立足夠的規範去處理疫情期間疫調資料，以及怎麼限制「目的外使用」的爭議；無論是之前的紙本實聯制，還是現在的簡訊實聯制，疫情指揮中心均僅透過公布《COVID-19防疫新生活運動：實聯制措施指引》，或透過記者會一再保證「僅限防疫目的，且不得為目的外利用」的承諾。
然而，這份《實聯制措施指引》，法律授權基礎及法律定性卻都不清楚，而且，目前這個指引甚至跟原先《個人資料保護法》、《通訊監察保障法》等規範互相衝突。
究竟哪部規範應優先適用，又由哪個單位擁有解釋權限？指揮中心召開記者會所作出的各種口頭保證，在法律上又有什麼意義？
除此之外，即便法制完善了，但目前仍欠缺中立的專責個資保護機構，來負責審核及確保個資使用範圍，指揮中心到底要如何確保實聯制資料，能夠確實排除目的外利用呢？
時至今日，指揮中心對以上的問題，都沒有說明清楚，只在日前的記者會中再次承諾，「請警政署通令所有警察機關，主動不使用因通訊監察獲得的簡訊實聯制內容，避免造成外界不必要的誤解」。
但「主動不使用」的意思是什麼？如果是要求電信業者不得提供實聯制簡訊內容，仍必須說明清楚，這個措施的法律依據為何，為何指揮中心能據此介入司法偵查？若是排除作為刑事證據使用，則指揮中心又因據什麼樣的法律依據，去干涉法院對於證據能力的評價？
其實，簡訊實聯制的問題，只是凸顯了政府整整一年來，#忽視疫情期間法律基礎建設 的冰山一角；若指揮中心真要達成承諾，簡訊實聯制一開始就必須具備完整的法律規範基礎，並且明確排除其他目的的使用。
因此，我們也要在此呼籲，指揮中心應儘速完善法制、另訂規範，並且也應與司法院、法務部、警政署各單位協調，將簡訊實聯制的相關資訊排除於通信紀錄外，明令偵查機關不得調取疫調簡訊，而且，法院核發通訊監察書時，也應主動指示不得調取「疫調簡訊」，才能達成只用在防疫用途的承諾。
請儘速以實際作為來亡羊補牢，而不是喊出一張「僅限防疫目的」的空白支票，卻讓人無所適從！
AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？
中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？
中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，
《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。
民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。
但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。
去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？
何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？
何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。
現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？
以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。
退出權：保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。
參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！
大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。
這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。
2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！
挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？
換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：
數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，
如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」
過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
【提升國軍戰力刻不容緩 國防安全研究應更多元】
4月30日立法院外交及國防委員會，邀請國防部、退輔會針對軍人年改提出專案報告，適應質詢重點如下：
1.去年漢光演習以2025年為模擬環境，今年則改回當下想定；再加上艾森豪夾克也傳出停止換發的消息，我認為政策應有所一貫脈絡，不應跟著部長更換而有所不同。
2.以台灣海島防衛來說，目前近千輛主力戰車的大陸軍陣容確實過多，且現在戰車過於老舊，是當前急需解決的問題。雖然陸軍已將新型戰車納入兵力整建計畫中，不過具體進度還是評估評估再評估，適應認為未來台灣只需要一百多輛主力戰車即可，國防部應及早向美軍展開實質的M1A2軍購談判。
3.國防安全研究院即將在明天正式掛牌，日前已確定董事會完整名單，而諮詢委員會將全數由退役上將組成。我曾在去年審查預算時提出相關組成應在軍事人員、學界、官員間明訂組成比例，國防部此舉將造成諮詢意見無法多元化，對學術機關來說將過度侷限。
4.軍人年改已在前陣子送進委員會，為達公正性，國防部目前正在洽精算師簽核中。不論如何，適應還是認為部分條文，舉凡軍人再任私校停俸、緊急救難與偏遠地區醫療照護例外條款等規範，國防部應再會同有關單位商討，以免過度規範的條文，阻礙基層退伍軍人權益。
立法院視訊VOD
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