因製作「星海爭霸」(StarCraft)、魔獸世界(World of Warcraft)等名作而廣受玩家喜愛的線上遊戲公司Blizzard Entertainment,於2010年7月7月對外宣布,將針對旗下遊戲的官方網路論壇(Game Forum),推動實名制度(Real ID System),引發各界議論。
Blizzard對外表示遊戲論壇旨在提供一個供玩家交流遊戲資訊的管道,玩家亦得透過論壇提供Blizzard改進遊戲內容的建議或發表其他意見。然而,部分使用者卻肆意透過論壇散布人身攻擊言論,或從事其他不法行為。Blizzard希望透過推動論壇實名制度,約束人們透過論壇發表攻擊性言論的現象。然而,論壇實名制度訊息公布未久,Blizzard旋即收到眾多玩家的抗議信件。為平息反彈聲浪,Blizzard共同創辦人兼執行長Mike Morhaime於7月9日於官方論壇發表聲明,宣布Blizzard將不會實施論壇實名制,為整起事件劃下句點。
相較於Blizzard放棄推動遊戲論壇實名制度,中國大陸文化部於2010年6月22日發布「網路遊戲管理暫行辦法」,實施「網路遊戲實名制」,自8月1日起,中國大陸線上遊戲玩家即必須使用真名及有效的身分資料進行註冊,而遊戲公司亦必須妥善保存玩家身分資料。中國大陸新法同樣引發諸多爭辯,玩家紛紛表示擔心個人資料遭到外洩;而遊戲業者也憂慮此舉將導致玩家人口大量流失。
中國大陸發布「“十三五”技術市場發展專項規劃」,在十二五時期,中國大陸不斷的推動技術市場的進步與發展,在政策上,不斷的更新法規,包括修訂《中國大陸促進科技成果轉化法》,進而促使《中國大陸促進科技成果轉化法》、《中國大陸科技進步法》、《中國大陸合同法》和地方技術市場法規共同規範了對中國大陸技術市場的保障。 在十三五時期,中國大陸提出六項主要任務,分述如下:(一)使保障技術市場的法規更為完整;(二)完整技術市場體系的建構;(三)加速促進成果轉化的步調;(四)利用技術平台,使創新創意相互流動;(五)提高技術市場人才的專業能力;(六)合理化的監督管理機制。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)
歐盟提出人工智慧法律調和規則草案歐盟執委會(European Commission)於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(簡稱AI規則草案),旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」,促使會員國在發展及運用AI時,能採取協調一致的態度及方法,共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。 歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」(Trustworthy AI)。AI規則草案之提出,除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外,亦呼應2020年歐洲議會(European Parliament)之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動,並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求,以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素,執委會係以「風險為基礎」之概念取向(risk-based approach)制定AI規則草案,避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。 本規則草案將AI系統,依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」,分為下列三種類型,並施以不同程度的監理方式: 一、不可接受之風險:原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如:利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險:於附錄中列出所謂高風險AI系統,要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求;且AI系統進入歐盟市場前,需進行符合性評估(conformity assessment),進入市場後,則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險:鼓勵AI系統提供者或使用者,自願建立行為準則(codes of conduct)。 AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒(regulatory sandbox)機制,且以中小企業、新創公司為優先對象,使創新AI系統進入市場之前,能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。