英國上訴法院智慧財產法專業法官Robin Jacob於2006年1月13日對是否應該核發軟體專利感到懷疑,並對美國專利法所奉行的原則-「任何在陽光下由人類所創造之物,皆可以被賦予專利」-表示不能茍同。該法官認為,從美國軟體專利實務在搜尋既存技術(Prior Art)時之遭遇來看,將專利核發予事實上僅具一般性效能之軟體,為軟體專利不可避免的現象,如此一來,在搜尋既存技術的過程中將產生極大問題。 軟體專利存在的必要性一直受到以「自由資訊基礎建設基金會」(the Foundation for a Free Information Infrastructure,簡稱FFII)為首之社會運動團體之懷疑,但截至目前為止仍極少有針對此一爭議的研究。歐洲委員會為此補助一個「以法律、技術與經濟層面切入探討軟體專利對創新之影響」的研究計畫,惟該計畫需待2007 年方能有所成果。無獨有偶,歐洲議會於2005年7月駁回「軟體專利指令」(全名:the directive on the patentability of computer-implemented inventions,俗稱software patent directive),理由是,該指令之通過將造成歐洲軟體專利與美國一樣過度氾濫的窘境。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
美國羅德島州通過《羅德島資料透明度與隱私保護法》,保護個人資料不被濫用,該法案將於2026年1月1日生效隨著網路蓬勃發展,個人資料之蒐集、處理及利用越來越普遍,同時也造成資料洩漏和濫用的問題日益嚴重,進而對隱私和個人資料構成侵害與威脅,為保障人民隱私和增強資料透明度,羅德島州州議會於2024年通過了一項具有里程碑意義的法律—《羅德島資料透明度與隱私保護法》(Rhode Island Data Transparency and Privacy Protection Act)。其核心內容包括以下幾個方面: 一、 適用對象:於羅德島州州內經營商業之營利組織(下簡稱企業),或主要生產製造商品、提供服務予該州居民之企業,且: 1. 在前一年度控制或處理超過三萬五千筆個人資料(personally identifiable information)者,但單純為完成付款交易之資料除外。 2. 控制或處理超過一萬筆個人資料,且總營收超過百分之二十係源自於銷售個人資料者。 二、 資料蒐集企業與資料當事人權利義務: 1. 選擇同意與退出權:前開適用對象應賦予資料當事人即消費者就其個人資料之蒐集、處理,行使選擇同意權(opt in)與退出權(opt out)。 2. 資料蒐集與利用透明度:要求企業蒐集個資前,須明確告知資料當事人蒐集目的、利用範圍以及可能的資料共享對象,並取得其同意。 3. 控制權:資料當事人有權向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料,企業在接到請求後,必須即時處理該請求,並於45天之法定期限內准駁其請求;必要時得於通知當事人合理事由後,展延一次。 4. 安全維護措施:企業必須採取適當之安全維護措施來保護個人資料不受未經授權的近用、洩漏、竄改或毀損。前述措施,包括但不限於資料加密、權限管控等技術上管控措施。 5. 資料保護評估:企業須就「對消費者傷害風險較高」活動進行評估並保存文件化紀錄,包括: (1) 為精準行銷之目的(Targeted Advertising); (2) 銷售個人資料; (3) 為資料剖析之目的處理個人資料,且具合理可預見的風險將可能對消費者之財務、身體或名譽造成不公平或欺騙性的待遇,或非法的衝擊影響。 《羅德島資料透明度與隱私保護法》強化企業對資料隱私保護之責任,並督促其遵守法律要求。預計施行後將能加強對資料主體個人資料知情權、控制權、透明度及資料安全之保障。
德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」,針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關(unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden)共同於2019年4月3日,召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言(Hambacher Erklärung,以下簡稱「Hambacher宣言」)。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉,但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅,特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料,並且透過自動化的演算系統,干預個人的權利與自由。 諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷,其篩選結果給予女性較不利的評價時,則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視,且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除,否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務,國家有義務使人工智慧的發展與應用,符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時,應符合歐盟一般資料保護規則(The General Data Protection Regulation,以下簡稱GDPR)第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則,並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求: (1)人工智慧不應使個人成為客體:依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障,資料主體得不受自動化利用後所做成,具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 (2)人工智慧應符合目的限制原則:透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時,即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 (3)人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性:人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時,其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋,以利於追溯及識別決策流程與結果。 (4)人工智慧應避免產生歧視結果:人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因,而產生具有歧視性之決策結果,控管者或處理者使用人工智慧前,應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 (5)應遵循資料最少蒐集原則:人工智慧系統通常會蒐集大量資料,蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之,且不得逾越特定目的之必要範圍,並應檢查個人資料是否完全匿名化。 (6)人工智慧須設置問責機關進行監督:依據GDPR第12條、第32條及第35條規定,人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施,以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 (7)人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之:為了符合GDPR第24條及第25條規定,聯邦資料保護監督機關應確認,控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。 綜上所述,Hambacher宣言內容旨在要求,人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時,除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外,亦應遵守上述提出之七點原則,以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。