来源：SMU硕博课程2020-11-11 17:00:00 热度：

SMU 头条丨疫情、人工智能和个人数据——如何应用人工智管控疫情及其对个人数据保护的影响

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写在前面

按：新冠疫情期间，新加坡管理大学法学院的20多位教师合力编写了《法律与新冠疫情》文集，从合同履行、公司治理、企业重整、贸易协定、数据保护、公共政策等各个方面阐述了新冠疫情给法律带来的新挑战与新思考（文集全文见阅读原文）。

本公众号将其中三篇翻译成中文，推荐给各位中国读者。第一篇介绍疫情中的个人数据保护政策，冀能为目前正在广泛征求意见的中国《个人信息保护法》（草案）提供些许参考。

人工智能在管控流行病传播中的应用

2019冠状病毒的全球化蔓延带给我们一种新的生活体验，也给数据保护原则提供了一个全新的运作环境。人工智能和其他形式的数据采集不仅有助于，更有可能成为抵抗流行病的重要环节。无论在任何地方，人工智能都可以帮助人们及时的检测和采取措施来阻断病毒或者其他一般传染病的传播。它的使用不仅能促使更有效的检测、疫苗和治疗方法的发展，也能使大规模的公共健康管理变得更有效率。

首先，人工智能可以在传染疾病出现时追踪它的根源以及传染性（包括传染的速度及地理分布）。这能及早触发一线应对者的响应并抑制传染病毒的传播，以达成将其消灭的目的。对于相关机构而言，尤其是医院和其他医疗保健机构，人工智能也能预先通知他们做好相关的准备工作。例如 BlueDot 的“ 爆发风险”软件就是一个以实现早期检测为目的，采用了自然语言与机器学习算法来筛查不同源头信息（包括个人数据）的人工智能平台。在得到数据后，BlueDot 会提前向政府、医院及商业机构提供相应的警示。提前预测技术依靠的是相关数据的整合关联，这些数据包括新闻报道、社交媒体以及行程记录，其中也可能包含专有信息甚至敏感信息。

第二，人工智能也能被用于追踪人口的流动。一旦病毒在社区内传播，人口的流动是遏制病毒传播的主要考量。除此之外，这些数据也能被用来决定社交隔离措施的有效性。从监控录像和位置追踪器所得的个人数据经由人工智能平台分析后，都会有助于人口流动的相关调查工作。甚至连平时使用的物联网设备，包括手机和可穿戴设备，例如智能手表和活动追踪器(Fitbit)，都能通过应用程序或软件系统更新来协助对人口流动的调查。比如，由新加坡的 GovTech 开发的 TraceTogether 应用程序就利用了蓝牙技术来识别人与人之间的互动。类似应用程序的开发不仅能帮助追踪接触者，也能鼓励人们保持社交距离。例如，当两个人之间的社交距离少于一米超过几秒时，应用程序就会震动或是发出声音来提醒。应用程序的不同设置也能提高人们对这些程序的使用效率（比方说，如果检测到的是家人、伴侣，应用程序提醒的警示可以被“静音”）。在健康危机期间，为了遏制病毒在社区的扩散与传播，也为使执法人员免受直接接触感染者的风险，人与人之间的互动和人口流动都必须有所限制，而管控社交距离等抑制措施就可以由人工智能来完成（如使用机器人进行监测）。

第三，人工智能也可以是一种诊断工具或被用于病毒疫苗的研发。不过，与此相关的应用还处于新生阶段并且需要时间来发展，尤其是在面临新变异的病毒的时候。医疗科技公司 Nanox 研发的 “Nanox System” 可移动数码X光机就是利用人工智能的诊断工具之一。这个平台可通过基于云端的软件来尽早诊断病毒感染，以减少疫情爆发升温至大流行或瘟疫的级别。当然，辨认病毒携带者，对接触者进行风险评估也是遏制政策的重要环节。因此，个人资料的采集与处理（包括分享数据）更必不可少。要及早发觉感染者，就必须包含个人信息，因为遏制政策的一环就是辨认、隔离被感染者以防止疾病的进一步扩散。

因此，使用个人数据的不足将是人工智能平台在对抗传染病传播的主要障碍之一。相反，能接触到个人数据就能提供更详细、准确的病毒根源和传播资料。然而，在发生国家紧急情况之前，需要相关个人数据的私人企业往往没有充足的理由或法律权利获得这些资料。而当这些公司后来有条件满足法律规定的获取个人数据的要求——比如基于公共安全和健康等理由——时，有关当局有可能已采纳其他类型的信息完成了早期发现，但从及早把控问题的角度看，这些信息比起直接利用个人数据来可能仍属滞后。另一个问题是，由于病毒传播无国界，因此，病毒可能源自没有收集或无法提供所需数据，以供快速早期检测的国家。

健康危机期间的个人数据保护和数据使用伦理

国民健康和安全以及传染病蔓延引起的经济问题是否重新定义了伦理的界限？公共卫生和安全的基本考量，以及维护经济利益的衍生因素可以为这种观点提供有力的支持。不过，伦理原则的适用场景与人工智能的使用，以及人工智能失误、被滥用的潜在风险同样值得关注。管制人工智能应用的伦理原则应该和维护健康和人类生命的目标保持一致。故此，假如公共卫生政策的核心是“以人为本”，那么，即使个人数据和隐私或可能受到一定的冲击，紧急开发和使用新形人工智能技术也依然存在可行性。鉴于情况的紧迫性，尽管可解释性、透明性和公平性对于人工智能应用的十分重要，但这一切也许可以在利用人工智能技术之后，逐步合理地加以贯彻实现。

换句话说，主要问题在于如何规范公、私机构应用个人数据，如何在个人数据保护机制之下实现这样的应用，或者如何豁免《个人资料保护法》(PDPA)的限制。实际上，许多数据保护法已经实施了豁免措施，以便在与我们面临的新冠疫情类似的情况之下更有效地使用相关个人数据。

在新加坡，“公共机构”并不受 PDPA 的管制。不过，由于开发和运营人工智能的可能是私人组织，因此，要与此类组织共享个人数据就必须符合 PDPA 的要求。同样，这些私人组织自行收集和使用个人数据时也必须按照 PDPA 行事。然而，基于“国家利益”——包括公共健康与经济利益——考量， PDPA 允许各机构在还没获得个人同意的情况下收集、使用、共享个人数据，以达到接触者追踪和实行其他紧急反应措施的目的。其中一个例子就是在出入不同场所时收集个人信息，例如身份证号码，健康症状，近期旅行信息和个人健康数据。在现有豁免规则下，公共机构与私人组织可互相分享此类数据，而这合作关系也能够帮助私人组织达到追踪接触者的目的。与此同时，PDPA 的其他规定和保护措施仍然适用，以便确保合理的安全保护措施和合理的告知措辞，保障透明性。

当然，在必要时，部长也有权力制定新的法案或附属法例，以获得更为广泛的豁免。PDPA 可根据不同个人数据的类别来设定相对的豁免措施。或者也可以迅速通过新的紧急立法来取得豁免，例如2020年《COVID-19（临时措施）法》就在疫情期间替代了 PDPA 的规定。

相反的，其他国家可能使用不同的政策和立法途径。例如，欧盟的《通用数据保护规则》(GDPR)就采用了不同的途径来促进人工智能在相关问题上的发展和应用。其实，GDPR 对包括健康信息在内的“敏感数据”也另行作出更进一步分类。为给予欧盟成员国一致的操作指引，欧洲数据保护委员会针对处理与 COVID-19 相关的个人数据发表了声明。此声明允许各公共和私人机构在面临重大公共利益时，无需获得个人同意即可合法地处理个人信息。例如，在处理类似冠状病毒的健康危机时，数据管理人员可基于“合法利益”，“约定的紧急需求”或者“法律义务”等依据来处理个人数据，还可以以保护数据主体或他人的“重要利益”作为如此行事的理由。尽管如此，数据控制者仍应在收集个人数据之前，努力做到数据采集范围的最小化，并进行数据保护影响评估。除了欧盟，美国是放松对个人数据——包括健康数据——使用的法律限制的另一个例子。在美国，强化个人数据保护的法律甚至被暂时搁置了起来。

人工智能应用在疫情期间与伦理和法规的协调：学术界所扮演的角色

新加坡管理大学人工智能与数据监管研究中心(CAIDG)加入了一个跨学科和跨法域的“国际人工智能伦理协作组织”（Global AI Ethics Consortium）。该组织其他所属的顶尖学术机构包括慕尼黑工业大学、奥胡斯大学、哈佛大学、纽约大学、牛津大学、东京大学和索邦大学。其中一个项目就是制定健康危机期间的数据保护法规通用标准，以伦理实践指引。组织内的研究人员也和爱丁堡大学的学者共同探索接触者和人口流动追踪活动所带来的伦理道德问题。研究的重点之一是探索不同国家针对人工智能相关伦理的处理方法，以及对隐私和个人数据保护的直接和中长期影响。该研究项目还将涵盖其他有关危机需求及其对社会监控未来影响的重要而有趣的课题。

目前的冠状疫情是自1980年代亚洲流感爆发以来，规模和蔓延速度最为庞大的全球化挑战，而且此疫情仍处于日益升温的阶段。面对这挑战，我们不仅需要科技专家和科学家做出协调的反应，整个学术届都应该合力参与，以提供全面、一致的全球化解决方案。疫情的影响将导致更深层次的经济困难，其程度目前还难以估测。我们在疫情期间也见证了自第二次世界大战以来，从未见过的边界封锁或严格的移民管制，邮轮和航空业停摆，非必须性行业被强制关闭，这一切都影响了人与人之间的互动及交易方式。相反，由于提供了远程接收信息、产品和服务的渠道，在管控和遏制病毒的过程中，包括人工智能在内的信息和通信技术行业得以蓬勃发展则丝毫不足为奇。