「資訊儲存服務」提供者法律責任之研究－以日本實務新興發展為例
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
部落格及其法律問題之初探 國際標準化組織（ISO）在COP29上發布全球ESG原則實施框架.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 在2024年11月11日至22日舉辦第29屆聯合國氣候變化大會（COP29）上，國際標準化組織（ISO）發佈全球第一部ESG國際標準：ISO ESG IWA 48《實施環境、社會和治理（ESG）原則框架》（Framework for implementing environmental, social and governance (ESG) principles）（簡稱為IWA 48:2024），為全球各地區、不同規模的企業提供統一管理標準，同時提供實施指引和行動範例，應對永續發展挑戰。 IWA 48有以下幾大重點： 1. ESG原則和實踐（Principles and practices in ESG）：強調誠信、成效、公平、風險與機會、證據、持續改善等原則。 1.1風險與機會：風險跟機會應由高階管理階層從組織整體評估，因風險可能同時伴隨機會；同時，管理層面要運用科學方法及可靠數據紀錄，評估與建立行動方案與追蹤管控。 1.2負責及公開透明：在ESG原則為關鍵要素，清楚揭露經營績效和永續資訊，不僅可增強利害關係人信心，也有助於保護組織商譽。 1.3利害關係人參與：組織應重視內、外部利害關係人的意見，如員工、股東、客戶、供應商等；舉例來說，組織落實資訊公開，並藉由問卷或會議形式，請利害關係人回饋期望或意見。 1.4重大主題：組織評估內外部之營運狀況所可能遭遇挑戰，且考量利害關係人回饋、產業特性，進而辨識各項議題之衝擊程度與關聯性，及排定優先順序來制訂行動方案。 1.5關鍵績效指標（KPI）評估：針對各項重大主題依可靠數據紀錄，進而運用量化或質化手段，設定短期、中期和長期之具體目標。 2. 環境（Environmental）：評估組織營運活動與環境變化之相互關係，因此須要根據科學方法建立基準與制訂目標，確保營運過程能有效執行策略。 3. 社會(Social)：主要關注組織如何承擔社會責任，推動具有社會價值行為和政策，除遵循當地勞動法令外，可額外提供福利或照顧措施，如組織接納各國人民，公平方式進行面試，培訓應保障不會發生任何歧視情事。 4. 治理（Governance）：董事會或管理階層要明確公告組織永續政策與要求，並建立道德規範，如誠信經營，法令遵循、風險管理等，尤其鑑別永續相關風險，如當地法令異動、環境變化，更要與利害關係人保持溝通與合作，進而評估組織政策與執行方向，再依據營運需求調整。 5. 合規性和一致性（Compliance and conformity）：組織可採用第三方查（驗）證方式，協助組織評估有無符合當地法令、達到ESG要求標準，及組織對於ESG之承諾。 6. 報告（Reporting）：組織可公開揭露永續資訊，如永續報告書或年報等；再者，組織應確保揭露內容之準確、清楚與可靠，並正面及負面資訊均清楚完整揭露，以讓利害關係人了解狀況與趨勢。 7. 持續改善（Continual improvement）：透過關鍵績效指標（KPI）檢核，定期確認組織達成永續目標狀況，如有未達預期情事者，應落實根因分析、制訂矯正預防措施，並予以揭露與執行改善，以確保能達到長期目標。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。