2009年,馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸(下稱DNA)採集法(DNA Collection Act),允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本,其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題,美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案,例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而,該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。
此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案,案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊,且因此被警方採集DNA,而後又在經過DNA比對之後,發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合,並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後,高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對,已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待,屬於不合法的搜索,並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中,而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令,阻止了高等法院判決的生效,並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA;全案預計將在10月進行聽證,未來,最高法院將如何判決,值得吾人注意。歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
「資訊儲存服務」提供者法律責任之研究-以日本實務新興發展為例 開放非銀行從事預付式行動付款服務法制議題之研究