日本國土交通省(国土交通省)於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」(ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0)。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0(法令編)」(ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0(法令編))係針對涉及之相關法令進行彙整,而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。 本指引首先於第一編指出,在引進物流無人機前,業者應先盤點該地區存在的課題,並確認無人機是否能有效解決該問題,接著嘗試提出具體解決方案,如拉長無人機飛行距離、增加使用次數,或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後,業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾,並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者,著手建立相關服務之運作模式。此外,為順利推動物流無人機服務,還需提高民眾對物流無人機之社會接受度,以獲得當地居民的理解及支持。最後,為確保飛航安全,業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外,亦應制定安全飛行操作手冊,審慎評估起降地點之安全性,並建立一套安全管理系統。
虛擬的永恆與往生者個人資料運用逝者已矣,已不再是定律。2020年2月,韓國文化廣播公司(MBC)播放了一部紀錄片,紀錄了電視台製作團隊實現一位母親以虛擬現實VR(virtual reality)與已逝女兒重逢的過程,製作團隊透過動態捕捉技術,錄下一位兒童演員的動作,用以塑造往生者的行為動態,並重現還原往生者的聲音,製作出往生者的的三維虛擬影像。葡萄牙Henrique Jorge公司建立一個名為ETER9的社交網路,將每位用戶與AI進行配對,AI會學習複製該用戶於社交網路之行為,並可代其發表回覆與評論,即使其用戶已往生,AI仍持續運行。現今許多科技新創公司正著手研究「數位來生」,使往生者於數位中重生。 牛津網際網路研究所(Oxford Internet Institute)的一項最新研究顯示,估計約50年後,Facebook內往生者的帳號數量將超過存活者的帳號數量。而FaceBook可視為現今人類物種歷史上最大的人類行為資料庫,曾經創建過個人資料的用戶都不復存在,但他們的數位資訊卻永存於網際網路中,但在多數國家,往生者的資料並不是個人資料保護法令所含括的保護客體,往生者個人資料之運用勢必成為道德與法律上的重要課題。 英國阿斯頓大學的Harbinja教授表示,或可由遺囑中有無處置往生者個人資料之指示作為參考,但其亦表示在某些國家存在無法保證遺囑可得完全兌現的問題,例如,在英國遺囑中決定了個人資料的處理方式,仍可能僅被視為是個人意願,類似遺囑中選擇火葬的決定仍可能被執行者和繼承人推翻,且無法強制執行。 我國個人資料保護法施行細則第2條規定:「本法所稱個人,指現生存之自然人。」,所保護的個人資料對象是指「現生存有生命」的自然人,並不包括「往生者」,而歐洲部分國家允許繼承人行使被繼承人之個人資料保護相關權利,例如匈牙利規定本人可指定特定人或由直系親屬行使本人往生後之權利、西班牙則規定繼承人有權行使GDPR第15條資料查詢權、第16條更正權和第17條刪除權,而義大利則規定親屬代表可基於保護家庭之因素行使往生者於GDPR第15條至第22條之權力。ETER9便可讓用戶設置死後停止AI代替回覆的功能,也可以指定授權往生後的帳號負責人。在數位來生的議題中,我國應可參酌部分歐洲國家運用GDPR規定從而規範往生者個人資料權利之方式,進而探討我國對往生者個人資料運用之相關議題。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
日本〈塑膠資源循環戰略〉及新發展日本環境省因應海洋垃圾、全球暖化等課題於2019年5月31日發表〈塑膠資源循環戰略〉(プラスチック資源循環戦略),在重點戰略之一的減量(Reduce)方面,提出「塑膠袋收費制」措施,擬於2020年7月1日正式上路,經濟產業省則從同年1月6日開始設置可服務企業與消費者的諮詢窗口,也將與相關主管機關合作,致力於塑膠袋收費制內容之公告說明及自行攜帶購物袋之宣導等減少一次性塑膠製容器包裝及產品的使用,並透過尋找其他替代的容器包裝及產品等方式,達到一次性塑膠排放量在2030年前減少25%之目標。 因此經濟產業省產業構造審議會下的塑膠袋收費制檢討工作小組,及環境省中央環境審議會循環型社會部會下的塑膠袋收費制小委員會,自2019年9月至同年12月間召開4次聯合會議,並經過公眾意見程序後,修正《容器包裝再生利用法》(容器包装リサイクル法)的相關省令,並公布〈塑膠製購物袋收費制實施指導方針〉(プラスチック製買物袋有料化実施ガイドライン),供各零售業者參考,以確保塑膠袋收費制的順利施行。