奈米技術之瞻性規劃－以美國推行綠色奈米為中心
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳大利亞總理及內閣部（The Department of the Prime Minister and Cabinet，PM&C）之國家資料委員辦公室（Office of the National Data Commissioner）於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」（Data Availability and Transparency Bill 2020）至澳大利亞國會（Parliament of Australia），國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案，將原先未開放的公部門資料，透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度，以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性，藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制，係由作為「資料保管者」（Data custodians）的各聯邦部門和州政府，自行或透過「被認證的資料服務提供者」（Accredited data service provider，下稱ADSP）共享其所保管的政府資料，使「被認證的利用者」（Accredited user，下稱利用者）得以利用之。 另外，該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下，才能共享資料，要件包含： 1、資料共享目的：係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料，則不包含在內。 2、資料共享原則：包含符合公共利益或道德評估之計畫；具備適合共享資格的人員；安全環境；資料最小化；合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議：資料保管者與利用者之間，必須簽定「資料共享協議」，該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時，該法案使原先被法律限制共享，或單純未積極開放的資料，都得以在利用者提出要求後，於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之，若不符合法案的要求，則不得共享資料，回復到原先的法律狀態，適用原先的資料保護框架。 最後，該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」（National Data Commissioner），負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者，並監管所有的資料共享計畫，以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。
美國田納西州《確保肖像、聲音和圖像安全法案》要求第三方若利用生成工具重製肖像、聲音或圖像應得本人之事前同意作為鄉村音樂發源地的美國田納西州，有著蓬勃的音樂產業，匯聚來自各路的表演藝術工作者，因而對相關從業者的個人公開權（Right of Publicity）保障尤為重視，早在1984年即制訂《個人權利保護法》（Personal Rights Protection Act），確保該權利不會因權利人死亡而消滅，屬於可由他人繼承之財產權，允許繼承人自由轉讓和授權，包含其姓名（Name）、肖像（Image）、形象（Likeness）之權利主張，但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。 惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權，因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》（Ensuring Likeness Voice and Image Security Act），簡稱貓王法案（ELVIS Act），該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持，首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音（NIL+V），其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展，以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害，這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律（註：加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害），明確規定第三人在未得本人之同意下，若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案，而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為，則須承擔相應的民事侵權行為責任，以及構成歸類在微罪的刑事犯罪，刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金，該法案預計於今年7月1日生效，且僅適用於在田納西州境內的工作者。 該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外，亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員（俗稱播客），以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值；另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人，可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道；最後，若利用權利人的姓名（Name）、肖像（Image）、形象（Likeness）或聲音（Voice）屬於法案中列舉的合理使用行為，如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等，則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。 除田納西州之外，美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案，但全美目前仍欠缺統一性的立法；聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段，日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久，由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》（或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》），旨在推動建立聯邦層級的框架性立法，以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍，而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》（或稱為《禁止仿冒法案》）的更新及補充，以維護公共利益，創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
網路中立管制在美國與歐盟的新發展 世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。