香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響
陳宏志
專案經理 編譯整理
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國賓州眾議院通過《人工智慧生成內容揭露法》美國賓州（Pennsylvania）眾議院於2024年4月10日通過《人工智慧生成內容的揭露法草案》（House Bill 1598 Disclosure of Artificially Intelligent Generated Content，下稱草案），規範AI生成內容及其利用行為以保護消費者。 草案規定，以AI生成之各種形式內容，在其首次呈現給消費者時應揭露資訊，使消費者知道該內容為AI生成之結果。如果明知或重大過失（Knowingly or recklessly）產出、散布或發布任何未「明確且顯著」（clear and conspicuous）揭露其內容為AI所生成者，即屬「不公平或欺騙性行為或做法」，將被依賓州《不公平貿易行為與消費者保護法》（Unfair Trade Practices And Consumer Protection Law）規定處罰。草案亦說明應如何揭露資訊，方符合條文所謂「明確且顯著」標準，例如針對AI生成之音訊內容，其揭露應以足夠的音量和節奏傳達，以便消費者聽取和理解。 此外，草案也關注兒童保護問題。鑑於AI生成的兒童性剝削圖像通報日益增加，草案最後新增規定，未來不能將「兒童性剝削圖像為AI生成」作為辯護理由，且檢察總長或地區檢察官可起訴製造、持有以及傳播AI生成之兒童色情或性虐待素材等相關行為。 目前草案已在州眾議院通過，由州參議院審議中。草案的提案議員強調，人們有權知道其消費的內容實際上是使用AI產出的成果，因此草案通過後，可望有效遏阻濫用AI的行為，提供賓州民眾更多的保障。
澳洲規劃研修「國家重型車輛法」並探討科技設備檢測疲勞駕駛相關規範澳洲國家交通委員會（National Transport Commission）與警覺、安全、生產力合作研究中心（Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ，Alertness CRC）於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響，並特別探討科技設備檢測及因應的可行性，並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。 依據澳洲國家重型車輛法（Heavy Vehicle National Law，HVNL）規定，設有國家重型車輛管理獨立機構（The National Heavy Vehicle Regulator，NHVR）針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle （Fatigue Management） National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額（Gross Vehicle Mass，GVM）之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人（包含司機）之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車，其附接工具或機械者，必須進行疲勞管制，其他對於有軌電車、工具機械車輛（例如：推土機、拖拉機）、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免（Fatigue management exemptions），及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任，訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛，故即使符合工作和休息限制，駕駛員也可能因疲勞而受影響。 目前，因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度，亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞，另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此，現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備，進行相關研究測試，以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。 駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞，往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形，然而更重要的是，應落實行車前的疲勞管制，及相對應的解決方案，並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任，才能有效降低疲勞駕駛肇事率，確保道路安全。
日本於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫修正版日本內閣網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター）於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全策略第4次行動計畫修正版。此次修正重點，係將「機場（空港）」新增為關鍵基礎設施領域，其目的在於確保機場安全、提供機場乘客與相關人員快速且正確的資訊、避免飛機行李的檢查與運送停止或延遲。 而確保「機場」資安的關鍵基礎設施事故報告與服務維持的指南，則為2018年4月1日發布之「確保機場資訊安全的安全指南第1版（空港分野における情報セキュリティ確保に係る安全ガイドライン第1版）」。 該確保機場資訊安全的安全指南，係參考日本於2015年5月發布之關鍵基礎設施資訊安全對策優先順位參考指南（重要インフラにおける情報セキュリティ対策の優先順位付けに係る手引書第1版）制定，以規劃（Plan）—執行（Do）—查核（Check）—行動（Action）的觀點建立管理與應變對策，將IT障礙分為故意（接收可疑的郵件、內部員工的故意行為、偽造使用者ID、DDos攻擊、非法取得資訊等）、偶發（使用者操作錯誤、使用者管理錯誤、外部受託方的管理錯誤、機器故障、執行可疑的檔案、閱覽可疑的網站、系統的脆弱性、受到其他關鍵基礎設施事故的波及）、環境（災害、疾病）等三大原因，並訂定日本主要的機場與機場大樓業者的責任範圍、適用的個資保護制度、IT安全評估與認證制度、資安稽核制度、資安管理政策及資安控制措施的建議事項。