華盛頓特區於今〈2010〉年8月5日由阿肯薩州及維及尼亞州參議院議員Pryor及John Rockefeller所倡議之「個人資料安全及外洩通報法」〈Data Security and Breach Notification Act of 2010〉,其旨趣,在於統一美國各州不同個資外洩通報法,並嘗試為消費者個人資料之安全及隱私設定全國性的標準。
Pryor法案曾於2007年提出,惟當時未能通過,其立法緣由係為處理美國各州、聯邦及國際間政府對個資安全與日俱增之重視。其規範內容,在要求處理及儲存消費者私人資訊,諸如「社會安全碼」〈social security numbers〉之企業,一旦發生資料外洩事件,需對國家提出通報,如該事件對消費者產生現實的「身分盜竊」〈identity theft〉或「帳戶詐欺」〈account fraud〉風險,則應於發現個資外洩六十日內通知受影響之消費者。
Pryor法案之適用對象甚廣,故有認為,該法一旦通過,其將成為繼美國金融服務法〈the Gramm-Leach-Bliley Act,簡稱GLBA〉後的模範法典,其適用對象包括受GLBA規範之金融機構及任何個人〈any individual〉、合夥〈partnership〉、公司〈corporation〉、信託〈trust〉、工地產產業〈estate〉、合作社〈cooperative〉、協會〈association〉、維持或傳送「敏感的會計資訊」或「敏感的個人資訊」之業主〈entity that maintains or communicates “sensitive account information” or “sensitive personal information”〉,但並不包括任何政府辦事處或其他聯邦、州政府單位、地方政府〈any agency or other unit of the federal,state, or local government〉或任何其下所再劃分之單位〈any subdivision thereof〉。
惟此一倡議中之資料安全立法不論法令遵循或執行皆有一定難度,因該法雖要求對超出「損害門檻」之資料外洩需對消費者通報,但對「損害門檻」並無明確定義。此外,受影響之企業似無實行適當風險評估之誘因,除需耗費大量成本評估外洩事件是否超過損害門檻外,尚需面臨企業名譽受損與客戶不滿之損失,在個資外洩要素風險指導原則付之闕如之情形下,企業恐無法客觀地評估自身個資外洩之風險。故有建議,解決之道,應明定損害門檻,並聘請外部專家或使用市場新工具,訂定客觀的指導原則,使企業在處理個資外洩問題時能減輕混亂及鼓勵評估結果的一致性並縮短風險評估的時間。
就資訊安全部分,此法案揭櫫於其通過一年內,美國商務、科學及交通委員會〈Committee on Commerce, Science, and Transportation〉應頒布規定,要求擁有或處理含有個人資料或契約之企業,必須建立並執行蒐集、使用、出售,及其他傳播、維持個人資訊之資訊安全政策,以達保護個人資料之目的。
網路社群網站 MySpace 日前獲得 Gracenote 授權一項影音識別技術,未來將透過此一技術確認其會員上傳的影音檔案是否經過合法授權,一旦判定其傳送之音樂未經授權,則將阻斷其上傳,並將對經常違規之使用者進行刪除帳號的制裁。 MySpace 此舉是來自電影及唱片公司對於線上流行音樂網站涉及違反著作權法,侵害其歌手權利之壓力。無獨有偶, Goolge 以 16 億美元的股票收購同為熱門影音網站的 YouTube 後,亦刪除三萬個未經合法授權使用的影音檔案,以符合著作權法保護之要求。播放 YouTube 「每日一笑」( The Daily Show )的美國電視頻道 Comedy Central 亦被要求移除所有排列在節目單上的短片。 另外, Apple 的 iTunes 面臨此一問題,則是採用 Gracenote 的影音識別技術來辨識確認從 CD 輸入 iTune 系統的音樂是否為合法。
FDA發佈「拒絕接受510(K)審查申請之政策」指導文件草案醫療器材在美國上市所需依循的途徑,為申請510(k)審查或上市前審查(Premarket Approval, PMA)。順序上第一步,必須在90天前向美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)提出「上市前通知」(Premarket Notification, PMN)申請。所謂的510(K),係指美國《食品、藥物及化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第510節之規定,在申請的流程中,FDA會審查廠商所提出的佐證,是否具備與已上市的相同器材一樣之「實質相等性」(Substantial Equivalence),若不具備「實質相等性」,即必須進入PMA申請程序。 FDA指出過往機關接受許多不適當的501(K)審查申請,而必須要求這些不適當的申請廠商進一步補充文件,以進行實質審查。FDA指出這樣的程序,進行過度頻繁的審查,而浪費不少寶貴的資源及人力。FDA於2012年8月10發佈「拒絕接受510(K)審查申請之政策」指導文件草案。作為改善與加強501(K)申請流程之效率與有效性。新的指導文件草案之改善目標,係要求廠商必須提出傳統(Traditional)、特殊(Special)、簡略(Abbreviated)三種不同的申請所需之審查文件,FDA會先進行審查文件是否具備的預先審核,始進行實質審查。廠商必須依照指導文件草案內含的核對表(Checklist)所規定必須提交之審查文件,FDA有15天的時間回應廠商是否完成繳交,或要求廠商在新的15天之內補件,而承認 (Acceptance)形式審查完備,始進行實質審查。廠商亦可針對缺繳之文件,說明不提供之理由,並提出相關證明。指導文件草案提供以下幾個準則,提供審查機關審視核對表完備與否: 該產品是否為器材; 該項申請之對象是否正確; 是否為適當合法510(k)申請; 是否有相同的器材經PMA程序核准上市; 所提出的臨床數據,申請者是否受限於「申請規範政策」(Application Integrity Policy, AIP)。 FDA透過這樣預先審查之方式,檢視廠商所提出之申請,是否符合形式的要件,而決定是否進行實質審查,以避免浪費行政機關的資源與人力進行不適當的審查,希冀改善FDA目前501(k)審查申請制度之效率與有效性。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
韓國人工智慧風險管理趨勢研析韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進,後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步,迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而,當眾人專注於追求人工智慧的逐利時,也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動,似已超越人類認知能力,或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例,其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上,不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測,乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程,處處是不可測的風險。申言之,從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說,吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色,實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身,事實上難以被確實地預見。甚至,就人工智慧可控性上,亦充斥各類不確定要素,特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止,人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題,包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見,如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤,進而影響判斷,產出具有歧視或偏見之結果[2];個人資料及隱私保護上,則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求,涉及個人資料部分,將面臨蒐集(踐行告知程序)、處理和利用(於當事人同意之範圍內處理、利用)是否善盡保護義務與合乎法規要求;演算法黑箱帶來不透明的決策,難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此,考慮到人工智慧之重要性與風險,或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管,甚或以風險責任分擔角度,討論相關權責分配,以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論,韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念,並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心,探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施,盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 (一)《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》(지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법)正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎,包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義(指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備,包含機器設備運行所必要軟體),以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎;另外也以促進產業發展觀點,訂定產品安全開發與布建之支持法源依據;挹注國家科研能量確保技術穩定;建置智慧機器人產業分類系統,依此做為機器人產業統計基礎,為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中,特別的是除了促進性規範外,亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念,賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」(로봇윤리헌장)相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」,係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展,規範製造和使用人員之指導方針,以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之,機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則,盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此,韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》,可參考如下: 第一條(目標)機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮,並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條(人與機器人的共同原則)人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條(人類倫理)人類在製造和使用機器人時,必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條(機器人倫理)機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴,不得傷害人類。 第五條(製造商倫理規範)機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人,同時,必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條(使用者倫理)機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友,禁止非法改造和濫用機器人。 第七條(實施的承諾)政府和地方政府應實施有效措施,以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵,富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神,企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而,隨智慧機器人技術逐漸深入社會,韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要,進而提出《機器人基本法草案》,並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論,以順應社會整體的變革。 (二)《機器人基本法草案》 如前所述,意識到人工智慧發展已然滲入日常生活,有必要在機器人普及化的社會接受過程中,應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》(로봇기본법)以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導,以有助於機器人產業健全發展。是以,該法在風險控管部分,通過二類做法予以調控,一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者,藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念,分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段,著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性,另就不侵犯人權及社會利益上,強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性;在製造階段,則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等,揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項;最後,則從使用者角度,以應用階段各項自律、他律規範,明示遵法義務與道德倫理原則,並特別指明宜避免過度成癮。 次者,在責任分配與歸屬上,於現行法令無以適用情況下,允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而,為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險,亦設置免責條款,規定當產品因缺陷致使損害發生,而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況,或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致,則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述,《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上,提出諸多可資參考之方式,然而在基本法審議過程中,韓國政府認為雖有必要管制風險,卻不宜過早以立法手段介入遏止創新,而未能通過韓國國民議會。 (三)韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過,然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外,在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢,且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議(국무회의)[5],韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」(AI 국가전략)作為橫跨經濟和社會的創新專案[6],以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手,為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機,進而拔得在相關領域的頭籌;次者,完備先進資通訊技術基礎設施,借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府;其三,從教育扎根,建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才;第四,秉持「以人為本」精神發展人工智慧,建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工,使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略,將可在2030年壯大韓國之數位競爭力,使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜(約3800億美元),提升國民生活品質[7]。 整體而言,該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法,如《信用資訊法》修訂,允許假名化資料利用,以鬆綁人工智慧資料應用需求,並平衡隱私保障;以人為本的道德,像是參考國際間道德倫理之標準,推行「人工智慧道德標準行動計畫」(AI 윤리기준 및 실천방안 마련),加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8];改善整體社會法律體系,包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網,透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動,除帶動人工智慧產業蓬勃發展外,也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國,其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說,採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題,韓國以正面態度,在風險控管措施上,嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題,即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任,使業者可預期政府態度;次者,設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據,確保科研能量技術的穩定;再者,藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎,俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範,雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷,然經立法成本與當時技術成熟度之衡量,並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面,觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式,發現在促進發展上,韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段,以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控,像是倫理道德、歸責原則調控等,考量技術尚未臻成熟,實難以剛性立法方式加之管理,而有以政策方式先試先行之傾向,形塑具有包容彈性之環境,鼓勵人工智慧機器人產業之投入,並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元,誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而,韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」,並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述,韓國面對人工智慧及機器人,對內,以剛性立法手段,先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎,包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等,以拉抬、激勵企業投入研發,促成經濟層面活動之擴散與發酵;對外,以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注,並同步促成內部社會法體制之調整,不難看出韓國政府的企圖與決心,且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面,亦已意識到人工智慧風險管理之重要性,立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式,從研究、開發乃至整合等,厚植我國人工智慧實力,並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法,或許可茲我國借鏡,就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向,可由政府擬定具實質效力之法規範推動之;就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管,採用軟性規範方式,先行以具包容性之政策、指引等作法試行,以待日後技術臻至成熟穩定,再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf (last visited May. 22, 2019) [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 (last visited May. 22, 2019) [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence(last visited May. 22, 2019). [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency(2017/11/15), p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統,主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成,成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構,並協調政策或行政事務。詳細資料可參見:http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉,Bloter,2019/12/17,http://www.bloter.net/archives/364678 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [7] 〈인공지능(AI) 국가전략 발표〉,과학기술정보통신부,2019/12/17,https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [8]〈인공지능 국가전략〉,관계부처 합동,2019/12,頁36-38。