優質網路社會基本法之推動芻議
顧振豪
副所長 編譯整理
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1]（Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act）於2024年8月1日正式生效後，針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1，有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型，由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效，為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範，主要分為四個等級[3]： 1. 不可接受風險（Unacceptable risk） 2. 高風險（High risk） 3. 有限風險，具有特定透明度義務（Limited risk） 4. 最低風險或無風險（Minimal to no risk） AI Act之風險分級系統推出後，各界對於法規中所說的不同風險等級的系統，究竟於實務上如何判斷？該等系統實際上具備何種特徵？許多內容仍屬概要而不確定，不利於政府、企業遵循，亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統，推出相關指引，目的在明確化規範內涵規範，協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1（a）、（b）－有害操縱、欺騙與剝削行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削，使他人淪為實現特定目的工具之行為，以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」（placing on the market）[4]、「啟用」（putting into service）[5]或「使用」（use）[6]。 2.應用目的：該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」，此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力，導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性：關於(a)有害的操縱與欺騙部分，係指使用潛意識（超出個人意識範圍）、或刻意操控或欺騙的技術；關於(b)有害地利用弱勢群體部分，是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果：該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係：該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲，以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間，具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1（c）－社會評分行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果，以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須用於對一定期間內，自然人及群體的社會行為，或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果：透過該人工智慧系統所產生的社會評分，必須可能導致個人或群體，在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇，或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1（d）－個人犯罪風險評估與預測行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量自然人應依其實際行為接受評判，而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等，即逕予評估或預測個人犯罪風險。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果：前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析，或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定：若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實，針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估，則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1（e）－無差別地擷取（Untargeted Scraping）臉部影像之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像，用以建立或擴充人臉辨識資料庫，將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權，並剝奪其維持匿名的權利。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性：填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係：建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源，須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1（f）－情緒辨識行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為，以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力，以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異，缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用，因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果，並侵害相關個人或群體的權利，尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係：該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定：為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中，情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等，具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1（g）－為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統（Biometric Categorisation System）[7]，可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊，並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類，進而可能導致不公平或歧視性待遇。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為係針對個人進行分類；而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，並依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係：前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定：本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記（Labelling）或過濾（Filtering）行為，如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1（h）－使用即時遠端生物辨識（Remote Biometric Identification, RBI）系統[8]執法[9]之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法，可能對人民權利與自由造成嚴重影響，使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外，RBI系統的不準確性，將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的：使用目的須為執法需要。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係：其使用情境須具備即時性，且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向，惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為，亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」，對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡，歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見，推出《受禁止人工智慧行為指引》，針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」，期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性，並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織，則亦可作為實務參考，有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點，所謂「投放於歐盟市場」（placing on the market），係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」；所謂「提供」，則係指在商業活動過程中，以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點，所謂「啟用」（putting into service），係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用，而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點，「使用」（use）之範疇雖未在AI Act內容明確定義，惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後，其生命週期內的任何使用或部署；另參考AI Act第5條的規範目的，所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義，生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義，RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義，「執法（law enforcement）」一詞，係指由執法機關或其委任之代表，代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪，或執行刑事處罰，並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).
聯邦巡迴上訴法院確認同為蘋果供應商的玉晶光並未侵害大立光的專利權2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光，主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權，北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求，之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。 大立光未能主張直接侵權，因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠，鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠，最後由系統組裝廠整機出售給蘋果，再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商，大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。 法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據，但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任，因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為，故不構成直接侵權，而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權，但主張並非是引誘侵權人。 大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡，因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例，等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例，進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張，沒有提出來自供應鏈的相關證據，所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
FCC指定九家業者負責管理閒置頻譜資料庫美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）於2008年11月公布法規命令，開放閒置無線頻譜之使用。閒置頻譜緣起於美國無線電視訊號，對於鄉村或偏遠人口較少之地區並無覆蓋，這些地區之無線電視頻譜處於閒置未用狀態。FCC因應無線通訊對頻譜之需求，在以拍賣釋出新頻譜的同時，也由增進既有頻譜的效率著手。 FCC於此法規命令中公布初步的技術規範，包含使用地理資料庫以及感知無線電技術作為利用閒置頻譜之要件。之後，FCC於2009年11月公告接受業者遞交計畫書，審查是否能成為資料庫管理者之資格。 2010年9月FCC再度公布新的法規命令，取消感知無線電技術作為必要條件之要求，並調整技術規範，也預告將選擇民間業者來進行地理資料庫之管理與建置。 2011年01月26日，FCC正式公告九家業者，包括Comsearch、 Frequency Finder、Google、KB Enterprises LLC and LS Telcom、 Key Bridge Global LLC、 Neustar、Spectrum Bridge、 Telcordia Technologies、 WSdb LLC.。這九家業者將必須針對2010年所發佈之新規則提出補充資料，並與FCC工程技術辦公室（Office of Engineering and Technology ，OET）配合，舉行一系列的研討與測試實驗，確立最後的技術標準與測試資料庫運作的穩定度。 FCC亦表示，資料庫管理者必須同意，他們將不會從事任何歧視性及反競爭行為，亦不可有危及用戶隱私之行為。 在FCC指定地理資料庫的管理者後，美國開放閒置頻譜使用的前置準備也可說是完成，未來等業者完成測試，相關利用頻譜的設備上市之後，可望為無線通訊市場帶來更多低成本的選擇。