聯合國國家安全組織(U.N. National Security Agency)計畫於一項名為Q6/17之「網路使用者身份管理計畫」提案中,討論如何以修改網路架構之方式,確保網路通訊來源之真實性與可追溯性。此項計畫被認為可能對網路匿名性產生極大衝擊。
目前網路所賴以溝通訊息之TCP/IP通訊架構,仍允許使用者於一定範圍內保有於網路上匿名發言或活動之可能,例如Tor線上匿名軟體(Tor: anonymity online)之運作即是。然而,此種匿名式的運作架構,被抨擊可能威脅網路安全,例如駭客可利用大量偽造來源地址(spoofed source IP addresses),發動分散式阻斷服務(DDoS)攻擊。
有鑑於此,Q6/17提案乃嘗試藉由網路連線技術架構的調整,確保未來任何網路上之活動皆可追蹤出原始網路通訊來源(“IP Trackback”)。然而,此種作法被批評為將摧毀網路匿名特性,並對個人隱私造成侵害,或成為各國政府打擊政治異議人士的工具。發表匿名言論權利曾受許多國家憲法或國際條約的肯認,例如1995年美國最高法院於McIntyre v. Ohio Elections Commission一案,做出「匿名發表權乃受憲法保護之人民基本權」見解,歐盟亦有「網路通訊自由宣言(Declaration on Freedom of Communication on the Internet)」。故Q6/17嘗試消弭發表網路匿名言論之技術突破,是否能通過世界各國憲法之嚴格檢驗,仍值得後續關注研究。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大聯邦法院在Voltage Pictures LLC v. Does一案中核發命令要求第三人ISP業者TekSavvy提供在該案中被控非法下載電影的2千多位使用者姓名與地址資訊給著作權人Voltage電影公司,此例在著作權、科技與隱私的微妙關係中投出一記變化球。在本案例中,法院需要對2件事進行判斷,一是是否核發該命令,二是若核發命令,法院如何降低對隱私權的侵害並確保權利人以正當的目的使用相關資訊。 在判斷是否核發命令時,法院考量到下列因素,包括:法院命令是唯一合理取得資訊的方式,TekSavvy擁有係爭資訊,且命令不會對其造成不當的花費與影響。同時,認定Voltage有真實的意圖向非法下載者提出侵權訴訟,且對於資訊的揭露並無不當的目的。此外,在本案所提供的證據上,也認定Voltage確為善意的主張(bona fide claim),因此其著作權比受影響的使用者隱私權利益來得重要等因素。 不過,法院仍然必須進一步決定Voltage在本案中,是否將以善意的方式(bona fide manner)使用其所取得之隱私資訊,法院考量英、美著作權蟑螂(copyright trolls)濫發警告信勒索使用者的案例,認為在命令中對Voltage聯繫接觸使用者的方式作了限制與要求是平衡著作權與隱私權,及同時抑制著作權蟑螂的最好作法,包括:法院有權檢視並要求修改Voltage寄給使用者的信件、信件中必須表明尚未有侵權的裁決、收件者未必有責、並提示收件者可尋求法律意見,同時要求該信件以法院命令做為附件,確保命令不會被濫用。 Voltage一例對於著作權人、ISP業者與使用人而言相當關鍵,著作權人只要有適當的證據就可以取得法院命令要求ISP業者提供侵權使用者資訊,不過法院也表明會透過命令內容的限制,平衡著作權與隱私權,抑制蟑螂類型的商業模式在加拿大蔓延。
淺談攻擊性商標對於商標權之內容是否涉及對特定人士的產生不快或冒犯,以及國家是否有權禁止其註冊為商標之問題,我國法係在商標法第30條第1項第7款中規定,商標妨害公共秩序或善良風俗者,不得註冊;並經由經濟部智慧財產局訂定「商標妨害公共秩序或善良風俗審查基準」,建立認定準則,並認為應「考量註冊當時之社會環境,並就其指定使用商品或服務市場之情況、相關公眾之認知等因素綜合判斷」。 而在美國法中,亦有 Lee v. Tam一案,針對美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)是否有權依照 The Lanham Act第2條a款規定駁回商標申請的權利進行爭執,該條規定「包含不道德、欺騙、誹謗性、貶損或誤導他人(不論生死)、組織、信仰或國家象徵等意涵、或導致前者名譽受損之圖案,不可註冊為商標」。 該案在2015年12月22日於美國聯邦巡迴上訴法院進行判決,法院認為,儘管是具攻擊性的歧視言論,亦受到美國聯邦憲法第一修正案所保障,故美國政府不得以商標圖案的言論內容具攻擊性為理由,拒絕商標的註冊。本案經上訴於美國聯邦最高法院,最高法院於2016年9月29日已經同意其提起上訴,將對本案進行審理。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。