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。
「美國FTC處罰mHealth App不實廣告」美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
日本知名連鎖旋轉壽司發生營業秘密外洩爭議,顯示企業建立及持續推動內部機密資訊管理制度之重要性東京地方檢察廳於2022年10月21日以違反《不正競爭防止法》等為理由,起訴被告「かっぱ寿司」之營運公司「カッパ・クリエイト」公司(下稱Kappa壽司)及其前社長田辺公己(下稱田辺)等。因本案牽涉上市企業的前社長,故引起日本社會極大關注,東京地方法院已於2022年12月22日召開首次審理庭。 本案被告田辺在1998年加入「はま寿司(下稱Hama壽司)」之母公司,並於2014年到2017年間擔任Hama壽司董事;嗣後在2020年11月時,轉職至Kappa壽司。雖然田辺在離職時已簽署保密協議,但在離職前後數月間,持續透過不正當方式,取得Hama壽司之食材成本及其供應商等資訊,同時更指示仍任職於Kappa壽司之部屬製作Kappa壽司與Hama壽司之成本對照表,並以郵件方式提供被告,被告再於Kappa壽司內部使用。 雖然Kappa壽司嗣後發表公開聲明,強調並無跡象顯示該公司曾依據相關成本對照表,進行開發新產品或更換批發商等措施,但田辺在審理庭上,已承認指控,而且在被捕時,曾坦言行為動機為希望提高業績。 對於本案,有日本輿論指出海外因應人員轉職較頻繁,對於機密資訊之管理,通常訂有較嚴格的規定,惟日本目前欠缺相關觀念;亦有論者認為因為必須符合營業秘密之法定要件,始受《不正競爭防止法》之保護,故強調機密管理對於保護商業秘密及針對機密外洩之法律救濟的重要性。從本案觀之,任何產業類型的企業都可能會有屬於營業秘密的資訊,為維護企業的商業競爭力,避免因營業秘密外洩影響公司營運,企業應建立及持續推動內部機密資訊管理制度,並因應社會與管理環境變化等,精進管理模式。同時應定期進行教育訓練,提高人員的機密保護意識,強化營業秘密外洩事件發生時的舉證,以有效的主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)提議恢復網路中立相關規範,並發布規則草案美國FCC主席Jessica Rosenworcel於2023年9月26日發表演說,並於內容中提案恢復在美國前總統川普任期間被廢止的網路中立性(Net Neutrality)相關規定,包含禁止寬頻網路業者對給付額外費用者提供「快速線路(fast lanes)」,或禁止電信業者對其網路服務減慢網速等規定。 FCC表示網路中立性規範可維護以下4大要點,包含: 1. 開放性:避免消費者觀看合法內容受阻,或是需要支付額外費用取得。 2. 國家安全:將寬頻網路渠道重新分配,以對抗潛在國安威脅。 3. 資訊安全:FCC得以強化寬頻網路韌性(resiliency),並要求網路業者在中斷網路時,需先行通知FCC與消費者。 4. 全國標準性:將樹立全國統一標準取代各州自行規範。 然而,有產學界的反對意見指出,在相關規定廢止期間,並未發現有網路業者因額外收費而對消費者的網路內容或網速進行干預。故認為FCC誇大了這些隱憂。 2023年10月19日,FCC在內部表決後,確定開始恢復網路中立規則程序,並於隔日發布包含最新草案內容之擬議規則制定通知(Notice of Proposed Rulemaking),草案除包含以上4要點相關規範以外,亦包含對寬頻網路近用業者(Broadband Internet Access Service,BIAS)等相關業者要求與限制,例如: 1. BIAS業者必須為殘疾消費者(disabilities)提供網路使用相關幫助。 2. BIAS業者將劃分為電信業者(telecommunications service)並適用相關規定。 針對目前草案內容,FCC目前正在公開徵詢意見,預定徵詢期限至2023年12月24日,並在2024年1月17日將意見彙整回報後,再進行後續表決及相關程序。 若網路中立性規範恢復,可能影響具跨國業務的網路業者,進一步影響其他國家的網路政策與法規,故亦可能對台灣網路業者與網路政策產生影響,值得我國持續關注後續發展。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)