ㄧ、前言
元宇宙正在塑造網際網路的未來。虛擬宇宙現在正處於早期階段。如今，使用者在離散、獨立的數位空間中享受身臨其境的三維體驗。未來，虛擬空間將會連結起來，創造一個規模可能巨大的元宇宙。元宇宙的起源可以追溯到遊戲領域，並由企業、政府及創新者共同推動其發展。2022年，市場對元宇宙的投資接近1200億美元，展現了其巨大潛力，然而也伴隨著隱私和數位安全風險的挑戰。因此，建立有效的監管和治理框架，對於增強使用者信心與促進產業發展至關重要。經濟合作暨發展組織(OECD)和美國國際商業委員會(USCIB)正在積極制定隱私保護政策並提供相關建議，為元宇宙的正向發展奠定穩固的基礎。

二、隱私風險
元宇宙涉及9類的重大隱私風險。
(1)巨量與敏感數據收集: 元宇宙中除了用於數位孿生和環境建構所需的資訊不涉及個人資料外，還會大量收集關於用戶的生命體徵、面部特徵、聲音、眼神和姿勢等高度敏感的個人資訊。

(2)深度洞察力: 敏感個資透過AI學習後可以對於用戶心理、情緒、健康狀況和行為傾向進行深入洞察並分析行為模式，危及用戶匿名性。

(3)數據的二次使用問題:用用戶的洞察分析結果可能會被用於健康研究、保險規劃、教育決策及精準行銷等用途。這些二次使用涉及隱私和倫理問題，尤其是在未經明確同意的情況下進行這些使用時。

(4)數據共享與治理挑戰: 為了實現元宇宙的互操作性，平台之間需要進行大量的數據交換，以達成個人化體驗、確保身分驗證和虛擬交易的安全。然而，這種數據共享帶來了巨大的治理挑戰，包括敏感數據的監控、跨境法律問題及隱私保護等問題。

(5)對現有數位保護的挑戰: 元宇宙中的數據收集和利用涉及多個實體，傳統的數據規範中「控制者」與「處理者」的界定在這一背景下變得困難。用戶無法確定哪些實體擁有自己的數據，導致他們難以行使隱私保護的權利。此外，數據跨越司法管轄區，使得法律適用面臨挑戰，現有法規可能需要進行相應的調整。

(6)元宇宙複雜性對當前隱私政策構成壓力:元元宇宙運作時需要大量蒐集與處理敏感個資，並且依賴互操作技術和人工智慧進行數據處理，這對隱私權保護構成了巨大挑戰。有效的隱私權通知變得極為困難，從而影響了「開放性原則」。人工智慧在學習用戶資訊後可能會推導出新的用途，這超出了原始的使用目的，挑戰了「目的限用」的隱私保護原則。此外，元宇宙追求的是沉浸式體驗，為了在各平台之間無縫接軌，需要反覆存取用戶資訊。如果每次存取都需要用戶同意，將會破壞使用體驗，因此需要在隱私保護與良好使用體驗之間取得平衡。

(7)兒童網路隱私權: 隨著元宇宙的全球化發展，跨地區與跨司法管轄引發的不同法律規定使得兒童身份驗證和資料存取同意等問題變得更加複雜且具挑戰性。

(8)加劇人工智慧隱憂:元宇宙中廣泛應用的人工智慧技術，透過數據訓練後自動生成的使用建議，可能會加劇公平性、偏見與歧視等問題，這是目前AI技術中的一個重要隱憂。

(9)未知的風險:由於元宇宙仍處於早期發展階段，其潛在的隱私問題可能隨著技術進步而逐漸顯現。因此，這些風險需要持續監控和隨時調整對策。

三、元宇宙隱私設計
由於元宇宙仍處於早期設計階段，目前正是識別和解決隱私問題的最佳時機。廣為接受的做法是透過「隱私設計」（Privacy by Design）和「隱私強化科技」（Privacy-enhancing technologies, PETs）來達成這一目標。「隱私設計」（Privacy by Design）涉及技術設計和實施方法，將隱私保護融入硬體、軟體系統、網路基礎設施和元宇宙組織運作的各個層面。這種方法要求在設計開發的早期階段識別可能的隱私問題，並制定相應的保護規則，隨著計劃的推進逐步整合這些規則，並持續測試隱私保護措施，以確保其符合法律規範。這種設計方法將隱私考量納入商業模式，明確數據的使用範圍，既前瞻又能贏得用戶信任，並為企業帶來長期競爭力。

「隱私強化科技」（Privacy-enhancing technologies, PETs）則是隱私設計中的重要工具。雖然PETs無法解決所有隱私問題，但它們能有效減輕用戶管理隱私的負擔，並帶來更好的使用體驗。具體而言，PETs包含三種主要技術：(1) 允許身份驗證而不暴露個人資料的「零知識證明」（Zero-Knowledge Proofs, ZKPs）；(2) 利用區塊鏈和加密演算法，讓使用者能夠自行掌握數位身份的「去中心化身份系統」（Decentralized Identity Systems）；(3) 假名化與匿名化技術，例如「差分隱私」（Differential Privacy），通過在統計中加入隨機噪音來保護真實用戶資料，或者使用真實用戶特徵數據創建不涉及用戶真實隱私的「合成數據」（Synthetic Data）。這些技術可以確保數據的最小化使用，同時支持數位身份管理、跨服務轉移和平台間的互操作性。例如，Google的「聯合學習工具」（Federated Learning Tools）就是一種讓訓練數據保留在用戶設備中而非雲端進行的機器學習技術，在保護隱私的同時進行數據分析。此外，「數據仲介機制」（Intermediaries）可以幫助用戶控制和管理他們的數據，避免二次使用，最小化共享數據的風險，並實現在不同平台之間的匿名操作轉換。

組織採用PETs技術的動機通常基於以下五個因素：(1) 使元宇宙的使用符合法規要求；(2) 展示企業重視隱私，提升企業形象；(3) 保持技術進步，持續保護隱私；(4) 確保個人數據共享的安全性；(5) 有效降低遭受駭客攻擊的風險。PETs技術在元宇宙早期設計階段至關重要，整個過程必須綜觀考量各種因素，不能僅單獨考慮某一原則，而是要達到最佳化的整體設計。簡而言之，元宇宙的架構應該在隱私保護的基礎上建立，而非在架構完成後才進行隱私補強。

四、現有成果
非政府組織、標準制定機構和行業協會為了解決元宇宙中的隱私問題所採取的行動，充分展示了這些組織對元宇宙潛力的信心。同時，這些努力也表明，人們已經認識到在早期階段開發並採用解決方案，將有助於構建一個既尊重隱私又鼓勵創新的元宇宙。

XR協會的「基本信念」：XR協會是一個涵蓋XR生態系統的產業聯盟，成員包括頭戴式XR裝置設備商、技術平台、零組件供應商、網路設備商、網路服務提供商、元宇宙解決方案提供商及終端用戶等公司組織。基本信念主要包括：技術設計上以隱私為優先，並將隱私保護設為默認值；確保數據收集和利用的透明度，保障用戶對隱私的自主權；保護不僅是主動使用者的隱私，還包括旁觀者的隱私；並且鼓勵家長與兒童共同使用以確保隱私保護。

未來隱私論壇指南（Future of Privacy Forum, FPF）：這是一個以推動隱私領導力、學術研究和數位應用的非營利組織。他們倡導使用明確的數據處理規範，限制第三方存取，確保用戶同意，以及強調用戶對隱私的自主控制權和問責制等指南，以推動XR技術的發展。

XR安全智慧框架（XR Safety Initiative, XRSI）：XRSI是一個專為新興技術（如XR擴增實境）制定安全與隱私標準的全球性非營利組織。他們建立了一個免費的隱私安全框架，強調使用者有權知道自己的數據如何被使用，並且重視多面向的保護，包括隱私、人權等議題。XRSI透過全球專家共同制定這些準則，提供免費的基礎規則手冊，並且強調這些準則會隨著技術和環境的變化持續修訂。

五、結論與建議
本報告是在OECD隱私指導原則中作為元宇宙隱私治理框架所做出的討論與研究。指導原則必須具有全球可接受性，並且在實際操作中能有效執行，以應對元宇宙環境的複雜性。值得注意的是，前述指導原則在數十年來快速變化的技術環境中仍然具有適用性，對保護元宇宙中的隱私權至關重要，顯示技術與數據處理的創新影響了元宇宙未來的發展。

龐大的數據收集與使用對隱私權保護構成了巨大的壓力。然而，從金融服務和智慧移動設備數據處理的歷史經驗來看，特別是在平台間的互操作性與數據可攜性的情況下，元宇宙產生的問題可以視為舊有管理框架的延伸。使用AI運算來創建更擬真的沉浸式體驗，暴露了高風險的隱私洩露問題。因此，在訓練AI模型時應最大限度地減少個人資訊的使用，這一準則在元宇宙技術中應被同樣適用，甚至應更加重視。

然而，在元宇宙環境中延伸使用現有規範也面臨挑戰。儘管現有準則規定了必須向使用者展示資訊透明度，但在實際執行中，用戶是否能夠明確理解並做出有效同意，仍是一大難題。甚至在某些情況下，基於合法利益，可以在未經用戶明確同意的情況下收集用戶資訊，因此對合法利益的定義需要更為明確的規範。

這種矛盾的緊張關係，突顯了在元宇宙技術中數據使用責任歸屬的問題。這種責任認定可以通過隱私設計和隱私增強技術來落實，也就是在初期框架中即以隱私保護為基礎，並使用最小化的個人資訊來發展元宇宙。除了現有規範之外，應引入更多實際案例和細節文件來規範，以更好地確保隱私權的維護。如果能夠在早期就建立這些框架，將更有助於平衡元宇宙技術創新與隱私保護之間的關係。