原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)的寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力,並與聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)發表共同聲明。 為保障資料安全(data security),聯邦通訊委員會於2016年10月27日,以寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)及其他電信營運商為規範對象,要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用,除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類,建立客戶同意要件,尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔,除管制對象不同,管制架構上,聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時,須符合公平資訊實施原則(Fair Information Practice Principles,FIPPs)之準則(guidelines):通知(notice)、選擇(choice)、讀取(access)、安全(security)。 通過之際產生的爭議,包含聯邦通訊委員會有無管制權限,及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題;此外,聯邦通訊委員會收到眾多請願,要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔,並且這些成本與負擔與公眾利益相違背,將會造成不可回復的損害。 在接受請願討論後,聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定,認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考,其理由在於:(1)消費者若受到兩種不同的隱私管制方式,會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待;(2)不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。 聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明,其聲明提及:聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私,然而最好的管制方法,應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性,況且其中差異僅有專業人士才能辨別出,就消費者保護來說,並行兩道不同管制只會造成混淆,毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求,應回歸至聯邦貿易委員會,由於國家對網際網路空間的管制,上網行為應該要適用一樣的規則,並且受到同樣的專責機關管制。除此之外,聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範,該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立(technology-neutral)的隱私框架之一致性,方能對消費者帶來最佳利益。 本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範,顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高,美國針對網路生態中的不同公司,寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等;網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等,將會有何種一致性的資料安全規範,值得持續關注。
美國專利與商標局拒絕以AI為發明人的專利申請美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧(AI)為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請,同時本最終審查意見(下稱:本意見書)也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面,作為指標案例。 本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案(Petition)之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表,發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示,DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示,綜觀美國專利法的用詞(如:Whoever)及立法脈絡,均可得知發明人指的是自然人。具體而言,發明人必須是貢獻發明概念(Conception)的人,專利審查程序手冊(MPEP)定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」(the complete performance of the mental part of the inventive act),僅有自然人具有「心智」(Mental/ Mind),因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決,指出「發明人僅限於自然人」。所以,將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS(由人工智慧自行產生的發明)」並不符合美國專利法第115條(35 U.S. Code § 115)。 本案於2019年7月29日提出,隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺,不符合發明人與其繼受人之規範」(35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64)拒絕受理。幾番修正往返後,美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理,Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明,但由Ryan Abbott作為申請人的案件,已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請,立場都是發明人僅限自然人。
日本內閣府公開徵集「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」,加強研究安全保障日本內閣府公開徵集「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」,加強研究安全保障 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 壹、事件摘要 內閣府科學技術創新推進事務局(科学技術・イノベーション推進事務局),於2025年2月19日發布公告,自2025年2月19日至3月24日公開徵集國內負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」 [1](研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業,下簡稱研究安全計畫),以加強研究安全之保障。 貳、重點說明 日本曾發生研究者在不知情的情形下與北韓研究者共著論文而危害研究安全事件,根據日本經濟新聞2024年11月28日報導,自2016年底北韓受到聯合國加強制裁以來,共有八篇北韓研究機構的國際共著論文發表,包含東京大學、名古屋大學等日本五所大學的研究者皆在共同著作者之列,雖研究者皆表示與北韓無聯繫,但此行為仍可能違反聯合國制裁規定,且一名涉及本事件的研究者在論文發表後,仍被任命為國內主導研究計畫的主持人,負責百億日圓預算及先進技術的管理,顯示日本研究安全管理問題[2]。 為避免類似事件發生及提升日本科技實力,以及配合G7國家關於研究安全與誠信的政策,內閣府公開徵集負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入研究安全計畫。該計畫將蒐集與分析國際合作研究所需的公開資訊,並整合後於2025年出版「研究安全與誠信程序手冊」(RS/RI に関する手順書)。 所謂經濟安全重要技術,係指《促進特定重要技術研發及適當運用成果基本指南》(特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針)所列,包含AI、生物技術等先進技術領域[3],內閣府將透過此計畫驗證學研機構所實施之研究安全與誠信措施是否得宜,並與學研機構分享典範實務,參考政府制定的研究安全與誠信規範,提出分析與改善方法。 研究安全計畫將支援日本國內研究機構和其他處理對經濟安全重要技術的機關,在國內外開展聯合研究時採取必要的技術外流防止措施,一方面提供分析資源,如協助分析研究人員及研究機構的公開資訊(職業經歷、其他工作以及研究資金流向等),另一方面支援實施風險管理的相關費用,並針對整體防止技術外流的風險控管體系進行評估後給予建議[4]。 研究安全計畫參與對象為補助研發之機關及領取補助進行研究開發的機構(如公立研究機構、研究開發公司、大學等),且應有足夠能力執行完整風險控管計畫。另計畫評選期間,研究機構不得有內閣府所定停止補助、停止推薦等情形[5]。 內閣府為結合國家政策與國際標準,全面提升日本在經濟安全重要技術領域的研究安全與誠信管理能力,透過分析與資金支援,協助研究機構構建完善的風險控管體系,確保研究中的技術外流防範措施得以落實。此舉不僅為日本科技實力的長期發展奠定基石,亦為維護國家經濟安全及國際信譽提供堅實保障。 參、事件評析 近年研究安全成為國際間之重要議題,為防止技術外流,各國亦有許多政策,如美國國家科學基金會(National Science Foundation, NSF)啟動「保護美國研究生態系統社群 」[6](Safeguarding the Entire Community of the U.S. Research Ecosystem, SECURE)計畫,並成立 SECURE 中心;加拿大政府公告「三機構關於敏感技術研究和關注從屬性政策指南」[7](Tri agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern, STRAC Policy)等,在如此趨勢下,日本亦開始注重研究安全之保障。 日本內閣府此次推動研究安全計畫,顯示日本政府已深刻意識到研究安全議題的迫切性與重要性。隨著全球科技競爭日益激烈,國際間的技術交流與合作頻繁,但也伴隨著技術外流、竊取敏感研究資訊等風險。尤其是北韓等受國際制裁國家,可能透過隱匿身分或間接合作的方式,取得敏感資訊,對國際社會的安全構成潛在威脅。 日本政府推動研究安全計畫,透過提供分析資源、資金支援及風險控管體系的評估建議,協助研究機構建立完善的防範機制,期望透過以上防範機制,全面提升日本在研究安全管理能力,並確保技術外流防範措施得以落實。 然而,此計畫的推動仍存在一些挑戰與考量。首先,如何在確保研究安全與維護學術自由之間取得平衡,避免過度限制造成研究自主性與創新能力的損害,將是重要課題。此外,背景審查與資訊分析機制的建置,需注意個人隱私保護,避免引發研究人員的反彈與抵制。再者,國際合作研究的審查程序若過於繁瑣,也可能影響日本研究機構與國際間的合作意願,甚至對國際學術地位造成負面影響。 因此,日本政府在推動此項政策時,應積極參考美國、加拿大等國的經驗,建立透明且具彈性的管理制度,並與國際夥伴保持密切溝通,協調一致的研究安全標準,避免孤立於國際科研社群之外。綜上所述,日本此次行動對於提升國內研究安全與誠信管理能力,並維護國家經濟安全,具有正面且積極的意義,未來仍需持續關注政策推行的成效與後續調整方向,以達成長期穩健的發展目標。 [1]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業の公募について〉,內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7.html (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [2]日本経済新聞,〈東大など5大学、知らずに北朝鮮と共同研究 「寝耳に水」〉, 20254/11/28,https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE293WI0Z20C24A1000000/ (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [3]〈特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針〉,內閣府,https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/suishinhou/doc/kihonshishin3.pdf (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [4]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業公募要領〉,內閣府,頁3,https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7/kobo_r7.pdf (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [5]同前註,頁4。 [6]NSF-backed SECURE Center will support research security, international collaboration, US National Science Foundation, https://www.nsf.gov/news/nsf-backed-secure-center-will-support-research (last visited Mar. 10, 2025). [7]Tri-agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern (STRAC Policy), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, https://www.nserc-crsng.gc.ca/InterAgency-Interorganismes/RS-SR/strac-rtsap_eng.asp (last visited Mar. 10, 2025).
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。