釐清迷霧:香港中小企需了解的未來 AI 法規與數據私隱 (PDPO) 影響

釐清迷霧:香港中小企需了解的未來 AI 法規與數據私隱 (PDPO) 影響

Frasertec Hong Kong
六月 02, 2025

AI 發展一日千里,法律框架如何追趕?

人工智能 (AI) 的應用日益普及,從改善客戶體驗、優化營運效率到驅動產品創新,其潛力正被各行各業所發掘。然而,伴隨著 AI 技術的飛速發展,一系列關於數據私隱、算法偏見、問責性等倫理和法律問題也浮出水面,引起了全球監管機構的高度關注。

以歐盟的《人工智能法案》(EU AI Act) 為代表,全球多個國家和地區正積極研究或推行針對 AI 的監管框架。雖然香港目前尚未有專門針對 AI 的全面性法例,但這並不意味著企業在使用 AI 時可以毫無顧忌。現有的《個人資料(私隱)條例》(PDPO) 以及各行業的監管指引,依然對企業如何收集、使用和保護個人數據(包括透過 AI 系統處理的數據)作出了明確規定。

對於香港的中小企而言,了解未來 AI 法規的可能發展方向,以及這些發展對現有數據私隱合規要求的影響,至關重要。這不僅有助於企業規避潛在的法律風險,更能建立客戶信任,提升企業的長遠競爭力。

監管焦點:未來 AI 法規可能關注的關鍵領域

參考國際趨勢和本地的討論,未來針對 AI 的法規或指引,可能會聚焦於以下幾個關鍵領域:

  1. 數據管治與私隱 (Data Governance and Privacy):

    • 核心問題: AI 系統(尤其是機器學習模型)的訓練和運作往往需要大量數據。如何確保這些數據的收集和使用是合法、公平和透明的?如何保障個人數據在 AI 應用中的私隱?
    • 潛在影響: 企業在使用 AI 前,可能需要更嚴格地審視其數據來源的合法性,確保已獲得必要的同意(尤其在處理敏感個人資料時)。對於 AI 系統輸出的個人化建議或決策,也需要考慮其對個人私隱的影響。
  2. 算法透明度與可解釋性 (Algorithmic Transparency and Explainability):

    • 核心問題: 許多先進的 AI 模型(如深度學習網絡)運作方式複雜,其決策過程如同一個「黑箱」,難以向外界解釋。當 AI 的決策對個人產生重大影響時(例如,信貸審批、招聘篩選、醫療診斷),如何確保其決策的公平性和合理性?
    • 潛在影響: 監管機構可能會要求企業在使用高風險 AI 系統時,需要具備一定程度的透明度,能夠解釋其 AI 模型是如何做出特定決策的,尤其是在決策結果對個人不利時。
  3. 偏見緩解與公平性 (Bias Mitigation and Fairness):

    • 核心問題: AI 模型的表現高度依賴於訓練數據。如果訓練數據本身存在偏見(例如,性別、種族、年齡等方面的偏見),AI 模型便可能複製甚至放大這些偏見,導致不公平的結果。
    • 潛在影響: 企業在開發和部署 AI 系統時,需要採取措施識別和減輕潛在的算法偏見,確保 AI 系統的決策對不同群體都是公平的。這可能涉及到數據集的審計、算法的調整以及持續的監測。
  4. 問責性與人類監督 (Accountability and Human Oversight):

    • 核心問題: 當 AI 系統出錯或造成損害時,由誰來負責?在哪些情況下,人類必須介入 AI 的決策過程,進行審核或擁有最終決定權?
    • 潛在影響: 企業需要建立清晰的問責機制,明確 AI 系統的開發者、部署者和使用者各自的責任。對於高風險的 AI 應用,可能需要強制性的人類監督和介入機制,以防止 AI 系統做出完全自主且不可控的決策。

對香港中小企的實際影響與應對

這些潛在的監管趨勢,對香港中小企意味著什麼?

  • 更嚴格的數據處理政策: 企業需要重新審視並更新其內部數據處理政策和操作流程,確保其符合 PDPO 的要求,並為未來可能更嚴格的 AI 相關規定做好準備。
  • 對 AI 工具和供應商的審慎評估: 在選擇和使用第三方 AI 工具或服務時,中小企需要更加謹慎,了解這些工具如何處理數據、其算法是否存在偏見等,並將供應商的合規性納入考量。
  • 潛在的合規成本增加: 滿足新的監管要求,例如進行數據影響評估、算法審計或加強安全措施,可能會帶來額外的合規成本。
  • 提升透明度和建立信任的需求: 向客戶和公眾清晰地解釋企業如何使用 AI,以及如何保護他們的數據私隱,將有助於建立信任,這在競爭激烈的市場中尤為重要。

中小企可以採取的主動合規步驟:

  • 審視現有數據實踐: 確保個人數據的收集、使用、存儲和銷毀都嚴格遵守 PDPO 的六大保障資料原則。
  • 記錄 AI 使用情況: 對於企業內部使用的 AI 系統(無論是自行開發還是第三方提供),應記錄其用途、數據來源、主要功能以及潛在風險。
  • 優先考慮透明度: 在隱私政策或服務條款中,清晰告知用戶您的企業如何以及為何使用 AI 技術處理其個人數據。
  • 培訓員工: 提升員工對數據私隱和 AI 倫理的認識,確保他們在使用 AI 工具時能夠遵守相關規定。
  • 關注行業指引: 密切留意個人資料私隱專員公署 (PCPD) 以及相關行業協會發布的關於 AI 和數據私隱的最新指引和最佳實踐。

暉訊科技 (Frasertec) 如何協助您應對合規挑戰?

在日益複雜的法規環境下,確保 AI 應用的合規性對中小企而言可能是一項挑戰。暉訊科技 (Frasertec) 在為客戶構建系統和解決方案時,始終將數據安全和合規性放在重要位置:

  • 合規性為本的系統設計: 在我們的[客製化軟件開發]過程中,我們會充分考慮 PDPO 及相關行業的合規要求,從系統架構設計之初便融入私隱保護和安全措施。
  • 專業技術諮詢: 我們的[技術諮詢服務]可以協助中小企理解 AI 相關的法規要求,評估其現有系統和數據處理流程的合規性,並提供改進建議。
  • 安全的數據處理方案: 我們可以幫助您設計和實施安全的數據存儲、處理和傳輸方案,降低數據洩露的風險。
  • 支持透明度和可解釋性的工具: 在開發 AI 應用時,我們會盡可能採用有助於提升透明度和可解釋性的技術和方法,幫助您更好地理解和管理 AI 的決策過程。

行動呼籲:未雨綢繆,主動擁抱 AI 合規!

AI 的監管環境仍在不斷發展,但可以肯定的是,對數據私隱和負責任 AI 的要求將會越來越高。與其坐等法規完全落地後才被動應對,不如從現在開始,主動審視和改進您的 AI 使用和數據處理實踐。

一個積極擁抱合規、重視數據私隱的企業,不僅能夠有效規避法律風險,更能贏得客戶的信任和市場的尊重。

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