WTO歐盟生技產品案解析(下)

刊登期別
第19卷,第3期,2007年03月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ WTO歐盟生技產品案解析(下), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2104&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/07)
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新加坡物聯網產品網路安全防護之初探

新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品蓬勃發展,伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增,新加坡為此陸續訂定國內法規,以強化保障新加坡人民資訊流通之自由,並確立了網路安全標籤機制,藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面,標籤制度能於消費者使用物聯網產品時,將產品受到不同層級之網路安全防護,或有別於一般用途使用等資訊,迅速傳達給消費者。據此,本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規,供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1](CSA),陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制,且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2],法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3],並明訂須透過識別與分析威脅,以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性,首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制,即新加坡網路安全標籤機制[4](Cybersecurity Labelling Scheme, CLS),致力於保障新加坡的網路空間,並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品,以利消費者辨認選購。此外,CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施,以強化物聯網產品資安防護為目的,也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 (一)設置網路安全驗證中心[5](Cybersecurity Certification Centre, CCC):為驗證資安相關產品與服務之權責機關,透過CSA建置的驗證標準,成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 (二)建立通用標準(Common Criteria, CC):最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出,以國際標準ISO/IEC 15408(Common Criteria for Information Technology Security Evaluation)作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認,資訊服務業者若經過相關驗證時,較易被新加坡企業採用。 (三)建立網路安全標籤機制(Cybersecurity Labelling Scheme, CLS):CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS,是以《網路安全法》做為上位精神而訂,但並不具強制力,而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級,使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品,並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級(Level 1~4),第1級為產品滿足相關之基本要求(如密碼要求、提供軟體更新);第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發(如進行相關之威脅評估、審驗程序);第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估;第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外,值得注意的是,新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄,以相互承認,也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度(IT-Sicherheitskennzeichen)、芬蘭的網路安全標籤制度(Finnish Cybersecurity Label),可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安,透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制,針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外,採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害,同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識,可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來,有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章,以供企業或消費者識別,物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後,核發合格證書及資安標章,並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度,區分三個等級(L1~L3),分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下,已推出6項產品系列之驗證[7],並且採消費者導向之標章,足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識;但此認驗證機制或有優化空間,今後可以參考新加坡作法,擴增可進行驗證的產品項目,持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權,同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式,以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準,以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認,為國際接軌做準備,作為今後精進物聯網產品資安之目標,方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接,提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA(Cyber Security Agency),隸屬於總理辦公室(Prime Minister’s Office, PMO),由新加坡通訊暨新聞部(Ministry of Communications and Information)管理,https://www.csa.gov.sg/,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),關於我們〈推動架構〉,https://www.mas.org.tw/about/background,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些?〉,https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer,(最後瀏覽日:2023/6/30)。

Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用

Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月16日 人工智慧(AI)訓練利用他人著作是否、如何構成合理使用,是各國著作權法持續討論中的爭議。美國聯邦第三巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Third Circuit,下稱第三巡迴法院)於今(2026)年9月就Thomson Reuters v. ROSS案作成判決,認定以商業替代目的訓練非生成式AI,不構成合理使用[1]。 壹、事件摘要 美國聯邦第三巡迴法院就Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH (下稱Thomson Reuters)及West Publishing Corp. (下稱West)控告ROSS Intelligence Inc. (下稱 ROSS)案(案號 No. 25-2153)作成判決,認定Thomson Reuters之法律裁判要點(headnote)具原創性而受著作權保護,且 ROSS為訓練AI而使用該等裁判要點,不構成合理使用(fair use)[2]。判決指出Thomson Reuters的素材具有「創作火花」(creative spark),受著作權保護,且ROSS意圖以高度相似的目的使用這些素材,成為直接競爭者,認定不構成合理使用[3]。 Thomson Reuters為蒐集、整理、註解並出版司法判決等法律內容之公司,並推出線上法律研究平台Westlaw。Westlaw以主題與關鍵編號系統整理司法判決,撰擬提供裁判要點,清楚簡明的呈現判決所表明之關鍵法律論點,並讓使用者點選即可前往該要點所依據之判決段落[4]。ROSS係AI法律搜尋引擎開發者,其以數千則 Westlaw裁判要點作為訓練AI的素材,使其能辨識哪些判決段落足以妥適回應法律問題[5]。Thomson Reuters得知後對ROSS提起訴訟,主張著作權侵害。 貳、重點說明 判決指出Thomson Reuters之裁判要點編輯,須決定哪些法律論點重要到足以納入裁判要點,以及如何依Westlaw之撰寫準則表達這些論點,內容必須納入足夠之事實背景與理由,且無須參照判決或任何其他裁判要點即可被理解,首先肯定裁判要點具有原創性[6]。反駁ROSS主張,法院認為裁判要點內容並未等同判決內容,著作權主張並不會實際上壟斷司法判決[7],而且「表達司法判決中的法律論點有許多方式」,並不適用概念與表達合一原則(merger doctrine)[8]。同時,逐項衡量美國著作權法四項合理使用因素,提出如下看法: 一、使用之目的與性質不利於合理使用 法院首先考量使用屬商業性或非營利性,因為商業性使用不利於認定合理使用;其次考量複製者之使用有多大之轉化性(transformative),亦即新著作是否僅取代原創作之標的,抑或增添新內容、具有進一步之目的或不同之性質,其指標在於複製者之使用是否維持「獨特的目的」[9]。法院認為ROSS 意在建立一個收費與 Westlaw 相當之法律研究平台,與 Westlaw 爭取客戶,因此 ROSS 之使用具商業性[10]。而且,就轉化性而言,Thomson Reuters使用其裁判要點,協助法律研究者尋找並理解載有與其搜尋相關法律論點之司法判決;ROSS使用Thomson Reuters之裁判要點,建立一個法律研究平台,協助使用者找出回應其搜尋之判決段落。雙方方法雖略有差異,但都是使用裁判要點來建立並改進一個協助使用者尋找相關法律資料之法律研究平台,終極目的相同[11]。法院認定ROSS使用具高度商業性且僅具輕微轉化性,第一項因素不利於合理使用[12]。 判決指出,本案不同於Authors Guild v. Google案,該案Google 掃描整本書籍,供使用者搜尋並閱讀與其搜尋詞相符之書籍小段摘錄;原書之目的是供人閱讀,而搜尋功能之目的,是使使用者得以找到含有搜尋者所感興趣詞語之書籍[13]。但本案不存在這種轉化性目的,相反的,ROSS之平台使用Thomson Reuters之裁判要點,是協助使用者找到與其法律研究詢問相關之司法判決,而這正是Thomson Reuters已經以其裁判要點在做的事。而且Google之搜尋功能可能將使用者導向其後會向原作者購買之書籍,但本案ROSS不會把使用者導向Westlaw,相反地正如 ROSS 所承認,其目的是取代 Westlaw[14]。法院亦未支持ROSS的「中間複製」(intermediate copying)[15]主張,判決指出ROSS無須複製Thomson Reuters之裁判要點,即可取得原始的司法判決,並可自由複製這些判決,ROSS 選擇不這麼做,不是因為複製裁判要點是提供製作訓練備忘錄的「必要」方式,而是因為它是較「簡便」的方式[16]。 二、著作性質雖略為有利於合理使用但影響輕微 著作在被使用時是已發行或未發行,以及該著作雖具足以受著作權保護之創意,是否同時含有事實性或功能性要素;越具創意、越少事實性之著作,越「接近著作權保護的核心」,即越不利於合理使用。法院認為Thomson Reuters在 ROSS 使用前已發行這些裁判要點,且裁判要點較偏事實性而非虛構性,因其必須準確傳達法律,並描述不受著作權保護之司法判決,因此此項因素有利於合理使用[17]。惟法院亦指出,著作性質因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色[18]。 三、所使用部分之量與重要性不利於合理使用 就量與重要性而言,法院認為ROSS 將 25,000 則 Westlaw 撰寫之裁判要點(本案經認定侵權而受審查者為其中2,243則)[19]全文複製到其備忘錄中,並以之訓練其 AI 程式,且意在利用 Westlaw 之成果,製作 Westlaw 之商業替代品,因此 ROSS 欠缺足以使大量複製成為合理之轉化性目的與性質[20]。雖然ROSS 主張其所取用的僅是Thomson Reuters 2,800 萬則裁判要點之0.08%[21],但法院認為關鍵在於達成複製者之目的[22]「所取用者是否未超出必要程度」,在ROSS缺乏足以正當化之轉化性目的的情況下,其複製取用這些裁判要點即屬超出必要程度;而且每則被取用之裁判要點,ROSS所複製的都是全部,如此廣泛之複製因缺乏足夠之轉化性目的支持而不合理,故第三項因素不利於合理使用[23]。 四、利用結果產生價值影響與市場取代的效果 第四項因素關乎該使用對受著作權保護著作之潛在市場或價值所生之影響;「潛在市場」包括原著作之市場,以及原著作衍生使用之任何市場[24]。ROSS 主張相關原市場是裁判要點作為獨立產品之市場,Thomson Reuters則主張法律研究平台市場才是相關原市場。 法院認為ROSS 複製裁判要點,是為了在與 Westlaw 相同之競爭性法律研究平台市場中競爭,損害 Westlaw 在該原市場中之地位[25]。而且,縱採 ROSS 所稱的裁判要點市場,ROSS論點仍忽略其使用對Thomson Reuters裁判要點價值之影響。法院援引Video Pipeline案[26]駁斥ROSS類似論點,指出合理使用法規係指示法院考量使用對受著作權保護著作「價值」之影響,而不僅是對「市場」的影響。ROSS 複製裁判要點並以之建立自己之競爭性法律研究平台,挪用裁判要點在尋找與分析司法判決上之價值,並減損其作為吸引使用者前往Thomson Reuters法律研究平台之誘因的功能[27]。 此外,針對潛在衍生市場影響,Thomson Reuters則主張,ROSS 損害其將裁判要點授權作為 AI 訓練資料之潛在衍生市場,ROSS則主張裁判要點之衍生市場並不存在。法院認為將裁判要點作為文本授權用於訓練 AI 之市場正快速發展[28],Thomson Reuters提出證據顯示,其正將裁判要點用作自身 AI 搜尋產品之訓練資料,而且Thomson Reuters未將其裁判要點授權予他人,並不能證明不存在可供授權之市場。ROSS 未經授權即複製裁判要點作為訓練資料,剝奪Thomson Reuters進入該衍生市場並為此目的授權其裁判要點之機會[29]。 最後,法院針對ROSS 主張其複製將因增加法律之可近性而有益於公眾、AI 對國家安全之主張,表示司法判決本可自由取得,且 ROSS 提供服務之價格與 Westlaw 相當,無法認定 ROSS 之複製能大幅增加公眾對法律之可近性[30];雖然某些 AI 技術可能涉及國家安全疑慮,但這並不使 ROSS 僅因其納入了 AI,就可毫無顧忌地違反著作權法,不予採納。綜合上述理由,法院認定 ROSS 對這些裁判要點之使用並非合理使用,法院維持原裁定[31]。 參、事件評析 第三巡迴法院認為,本案與Bartz案及In re: OpenAI案之 AI 模型不同,ROSS 之 AI 平台無法產生原創表達,且本案證據支持欠缺轉化性之結論;ROSS 訓練其 AI,目的是創造 Westlaw 之商業替代品。本判決之意義,不在提供一個論述AI 訓練能否主張合理使用之依據,而在於哪些事實使本案走向利/不利於合理使用之結論。 一、著作性質偏事實性,但此因素法院認為權重較低:本案系爭的裁判要點偏事實性,與Bartz案、Kadrey案以創意程度較高之書籍為對象不同。判決雖因其須準確傳達法律、描述不受著作權保護之判決,認定略有利於合理使用,但仍指出該因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色。 二、AI使用終極目的與原使用等同即欠缺轉化性:本案與Authors Guild 案之搜尋功能導向原書,及Bartz案、Kadrey案之模型生成新文字不同,ROSS雖非為產出相同裁判要點而訓練AI,但其自承產品與 Westlaw 直接競爭,並以取代 Westlaw 為目的;法院雖承認訓練為中間步驟,但仍以該步驟所服務之法律研究平台與 Westlaw 之使用具相同目的,作出輕微轉化之判斷。 三、利用須在達成轉化利用目的所必要的限度內:法院認為關鍵在於達成複製者之目的「所取用者是否未超出必要程度」,本案非如同其他案件,複製係為達成其他目的而必須採取的必要動作,ROSS 原即可自由取得原始司法判決,卻選擇複製裁判要點以求簡便。 四、將 AI 訓練授權機會納入衍生的潛在市場評價:只要能舉證即可納入認定市場影響,Thomson Reuters 提出其已將裁判要點用於訓練自身 AI 搜尋產品,以及 AI 訓練授權市場正在發展之證據,獲得法院支持。法院在有證據之前提下,認定 ROSS 篡奪Thomson Reuters進入並授權該潛在市場之機會。 由上述說明可知,第三巡迴法院與其他法院在判斷架構上並無歧異,不同點在於非生成式訓練、與原著作處於同一市場、且底層資料可自由取得之情況,如何認定使用目的與市場損害。本文認為ROSS使用目的的取代意圖過於明確,實質影響第三巡迴法院對第一、第三及第四項合理使用因素的判斷。特別是在市場影響的認定上,除原著作之市場外,法院明示其亦考量使用對著作價值之影響,即使不存在裁判要點之獨立市場,仍可認定價值受損;而且潛在衍生市場不以著作權人已實際授權為限,只要有證據顯示授權市場正在發展。在AI訓練結果具轉化性與對既有市場影響這兩個要素,可預見將來會有更多不同的判決,因應事實情況的差異,而發展出更細部的判斷因素。AI訓練授權市場之提出,後續如何牽動合理使用邊界值得持續觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., No. 25-2153, slip op. (3d Cir. Sept. 29, 2026), https://www2.ca3.uscourts.gov/opinarch/252153p.pdf(最後瀏覽日:2026/10/07)(下稱 ROSS slip op.)。 [2] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2:“We therefore hold that Thomson Reuters’s materials are copyrightable and that ROSS’s use was not fair.” [3] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2。 [4] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 3。 [5] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 5–6。 [6] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 10–11。 [7] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 11。 [8] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 12。 [9] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 14–15。 [10] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 16。 [11] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 16–17。 [12] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 17–18。 [13] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 18–19,引述 Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216 (2d Cir. 2015)。 [14] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 19。 [15] 即美國聯邦第九巡迴上訴法院之 Sega Enterprises Ltd. v. Accolade, Inc. 案與 Sony Computer Entertainment, Inc. v. Connectix Corp. 案中提及的,複製電腦程式碼之目的,是使使用者得讓其軟體與既有電腦系統相容運作,其使用具有轉化性,因為複製均為接觸電腦程式碼不受保護之功能性面向所必要。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 19–20,引述 Sega Enters. Ltd. v. Accolade, Inc., 977 F.2d 1510, 1514 (9th Cir. 1992);Sony Comput. Ent., Inc. v. Connectix Corp., 203 F.3d 596, 599, 606–08 (9th Cir. 2000);Google LLC v. Oracle Am., Inc., 593 U.S. 1, 6–7, 30–31 (2021)。 [16] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 20–21。 [17] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 21–22,引述 Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 586 (1994);Oracle, 593 U.S. at 20, 28–29。 [18] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 22,引述 Authors Guild, 804 F.3d at 220。 [19] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 7 & n.3;p. 28。 [20] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 22–23。 [21] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23。 [22] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23:“The crux of the inquiry is whether ‘no more was taken than necessary’” to achieve the copier’s purpose. 引述 Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 98 (2d Cir. 2014)。 [23] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23 & n.10:“So, ROSS took more than necessary when it copied these headnotes without a justifying transformative purpose. Thus, the third factor weighs against fair use.”。 [24] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 24。 [25] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [26] 該案認為即使不存在預告片之獨立市場,被告Video Pipeline 發布的預告片,損害預告片吸引使用者前往迪士尼網站購買產品之價值。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 24–25,引述 Video Pipeline, Inc. v. Buena Vista Home Entm’t, Inc., 342 F.3d 191, 202 (3d Cir. 2003)。 [27] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [28] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [29] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [30] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 27。 [31] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 27–28。

荷蘭資料保護局:Google隱私權政策違反該國資料保護法

  荷蘭資料保護局(Data Protection Authority, DPA)歷經長達七個月的調查,於2013年11月28日發布新聞稿,聲明Google違反該國資料保護法,因其未適當告知用戶他們蒐集了什麼資料、對資料做了些什麼事。   DPA主席Jacob Kohnstamm表示:「Google在未經你我同意的情形下,對我們的個人資料編織了一張無形的網,而這是違法的。」調查報告援引了Google執行長Eric Schmidt在2010年一場訪談中所說的話:「你不用鍵入任何字,我們知道你正在什麼地方、去過什麼地方,甚至或多或少知道你在想些什麼。」。   調查顯示Google為了展示個人化的廣告及提供個人化的服務,而將不同服務取得的個人資料加以合併,如搜尋記錄、所在位置及觀看過的影片等。然而,從用戶的觀點來看,這些服務係基於全然不同的目的,而Google亦未事先提供用戶同意或拒絕的選項。依照荷蘭資料保護法的規定,Google合併個人資料前,應經當事人明示同意,而該同意無法藉由概括(隱私)服務條款取得。針對DPA的聲明,Google回應他們已經提供用戶詳細資訊,完全符合荷蘭法律。   DPA表示將通知Google出席聽證會,就調查結果進行討論,並決定是否對Google採取強制措施。但是,從Google的回應看來,他們不太可能在聽證過後改變心意。以先前Google街景車透過Wi-fi無線網路蒐集資料的案例為鑑,Google(市值達3500億美元)若繼續拒絕遵循,將有可能面臨高達1佰萬歐元的罰鍰。

美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作

美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。

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