美國推動創新研究獎勵方案，鼓勵中小企業投入潔淨能源研發
美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算，獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分，而且必須合於美國聯邦法規（13 CFR 121）中對於小型企業的規範，另外，美國小型企業管理局（U.S. Small Business Administration，SBA）對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準，依照不同的行業別，就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分，在美國政府採購契約發包的程序上極為重要，因為他們確保，為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準，而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫（Small Business Innovation Research ，SBIR)與小型企業技術移轉計畫（Small Business Technology Transfer ，STTR)上。
能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業，增加美國就業機會政策的一部分，計畫內容在於，給予每個小型企業最高15萬美元的補助金，只要企業的業務致力於發展創新能源技術，製造新的工作機會，以提高美國在世界的經濟競爭力，這些獲選企業在未來兩年內，可以參加第二階段的競賽，並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金，目前已有67個小型企業，總共75項創新研究計畫，包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作，這些獲選的小型企業遍佈全美各州。
美國政府認為，小型企業為其經濟體的主幹，提供全美二分之一的工作機會，並且在國內持續製造三分之二的新就業機會，重要的是，這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴，保護美國的環境，降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色， 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中，持續支持科學卓越和技術創新，以達強化國家經濟的目標。
愛爾蘭資料保護委員會（Ireland's Data Protection Commission）於今（2020）年2月公布控制者資料安全指引（Guidance for Controllers on Data Security），愛爾蘭資料保護委員會表示本指引亦適用於資料處理者。指引內針對17個面向說明控制者於資料處理時應考量之安全措施，分別為：（1）資料蒐集與留存政策（Data Collection and Retention Policies）；（2）存取控制（Access Controls）；（3）螢幕保護程式（Automatic Screen Savers）；（4）加密（Encryption）；（5）防毒軟體（Anti-Virus Software）；（6）防火牆（Firewalls）（7）程式修補更新（Software Patching）；（8）遠端存取（Remote Access）；（9）無線網路（Wireless Networks）；（10）可攜式設備（Portable Devices）；（11）檔案日誌及軌跡紀錄（Logs and Audit Trails）；（12）備份系統（Back-Up Systems）；（13）事故應變計畫（Incident Response Plans）；（14）設備汰除（Disposal of Equipment）；（15）實體安全（Physical Security）；（16）人為因素（The Human Factor）；（17）認證（Certification）。 此外，愛爾蘭資料保護委員會還強調，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第25條與第32條有關資料控制者之義務，可透過「從設計與預設機制著手資料保護（Data protection by design and by default）」，與適當的技術及組織措施等方式，並考量現有技術、執行成本、處理之本質、範圍、脈絡及目的與對當事人權利及自由之風險可能性與嚴重性等因素，以確保其安全措施符合相應資料風險之安全等級。 最後，愛爾蘭資料保護委員會表示資料控制者更應確保其組織內員工瞭解該等安全措施並確實遵守，資料控制者應於制定其資料安全政策時考量到本指引所列各項目，以履行其保護資料安全之義務。
歐洲議會通過《人工智慧法案》朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步歐洲議會通過《人工智慧法案》 朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月26日 觀察今年的科技盛事屬ChatGPT討論度最高，將人們從區塊鏈、元宇宙中，帶入人工智慧（AI）領域的新發展。ChatGPT於2022年11月由OpenAI開發的生成式人工智慧，透過深度學習模型，理解和生成自然語言，其功能包含回答各類型問題（如科學、歷史）、生成邏輯結構之文章（如翻譯、新聞標題）、圖形、影像等內容。然而對於人工智慧的發展，究竟如何去處理人機間互動關係，對於風險之管理及相關應用之規範又該如何，或許可從歐盟的法制發展看出端倪。 壹、事件摘要 面對人工智慧的發展及應用，歐盟執委會（European Commission）早在2018年6月成立人工智慧高級專家組（AI HLEG），並於隔年（2019）4月提出「可信賴的人工智慧倫理準則」（Ethics Guidelines for Trustworthy AI），要求人工智慧需遵守人類自主、傷害預防、公平、透明公開等倫理原則。於2021年4月21日歐盟執委會提出「人工智慧法律調和規則草案」（Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts）（以下稱人工智慧法案），於2023年內部市場委員會（Internal Market Committee）與公民自由委員會（Civil Liberties Committee）通過並交由歐洲議會審議（European Parliament），最終《人工智慧法案》於2023年6月14日通過。後續將再歐盟理事會（Council of the European Union）與辯論協商，尋求具共識的最終文本[1]。 貳、重點說明 由於「歐盟議會通過」不等於「法案通過」，實際上歐盟立法機制不同於我國，以下透過法案內容說明的契機，概述一般情況下歐盟之立法流程： 一、歐盟立法過程 通常情況下，法案由歐盟執委會（下簡稱執委會）提出，送交歐盟理事會及歐洲議會，作為歐盟的「立法者」歐洲理事會（下簡稱理事會）與歐洲議會（下簡稱議會）將針對法案獨立討論並取得各自機關內之共識。大致上立法程序有可分為三階段，在一讀階段若理事會與議會對於執委會版本無修改且通過，則法案通過，若任一機關修改，則會進行到二讀階段。針對法案二讀若仍無法取得共識，則可召開調解委員會（Conciliation）協商，取得共識後進入三讀。簡單來說，法案是否能通過，取決於理事會與議會是否取得共識，並於各自機關內表決通過[2]。 目前《人工智慧法案》仍處於一讀階段，由於法案具備爭議性且人工智慧發展所因應而生之爭議迫在眉睫，議會通過後將與執委會、理事會進入「三方會談」（Trilogue）的非正式會議，期望針對法案內容取得共識。 二、人工智慧法案 （一）規範客體 《人工智慧法案》依風險及危害性程度分級，其中「不可接受風險」因抵觸歐盟基本價值原則禁止（符合公益目標，如重大或特定犯罪調查、防止人身安全遭受危害等例外許可）。「高風險」則為法案規範之重點，除針對系統技術穩健、資料處理及保存訂有規範外，針對人為介入、安全性等也訂定標準。 而針對高風險之範疇，此次議會決議即擴大其適用範圍，將涉及兒童認知、情緒等教育及深度偽造技術（Deepfake）納入高風險系統，並強調應遵循歐盟個人資料保護規範。此外對於社會具有高影響力之系統或社群平臺（法案以4500萬用戶做為判斷基準），由執委會評估是否列為高風險系統。針對目前討論度高的生成式人工智慧（ChatGPT），議會針對法案增訂其系統於訓練及應用目的上，應揭露其為生成式人工智慧所產出之內容或結果，並摘要說明所涉及之智慧財產權[3]。 （二）禁止項目 關於《人工智慧法案》對於高風險系統之要求，從執委會及理事會的觀點來看，原則上重點在於對弱勢的保護及生物資料辨識之權限。歐盟禁止人工智慧系統影響身理及心理，包含對於特定族群如孩童、身心障礙者等弱勢族群之不平等待遇。同時原則禁止即時遠端的生物辨識利用，包含對於人性分析、動作預測等對於人類評價、分類之應用，例外情況如犯罪調查、協尋失蹤兒童、預防恐怖攻擊、關鍵基礎設施破壞等情況時方被允許。此次議會決議提高禁止即時遠端生物辨識的標準，包含納入敏感資訊的蒐集如性別、種族、政治傾向等，及其他臉部辨識、執法、邊境管制、情緒辨識等項目[4]。 參、事件評析 有關《人工智慧法案》雖歐洲議會已一讀通過，然而後續仍要面對與歐盟理事會的協商討論，並取得共識才能規範整個歐盟市場。因此上述規範仍有變數，但仍可推敲出歐盟對於人工智慧（含生成式）的應用規範態度。在面對日新月異的新興科技發展，其立法管制措施也將隨著橫向發展，納入更多種面向並預測其走向趨勢。因人工智慧有應用多元無法一概而論及管制阻礙創新等疑慮，觀察目前國際上仍以政策或指引等文件，宣示人工智慧應用倫理原則或其風險之管理，偏重產業推動與自律。 觀察歐盟《人工智慧法案》之監管目的，似期望透過其市場規模影響國際間對於人工智慧的監管標準。倘若法案後續順利完成協商並取得共識通過，對於如OpenAI等大型人工系統開發商或社群平臺等，若經執委會評估認定為高風險系統，勢必對於未來開發、應用帶來一定衝擊。因此，歐盟對於人工智慧監管的態度及措施實則牽一髮而動全身，仍有持續觀察之必要。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]The AI Act, Future of Life Institute, https://artificialintelligenceact.eu/developments/ (last visited Jun. 20, 2023) [2]The ordinary legislative procedure, Council of European Union, https://www.consilium.europa.eu/en/council-eu/decision-making/ordinary-legislative-procedure/ (last visited Jun. 19, 2023) [3]EU AI Act: first regulation on artificial intelligence, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence (last visited Jun. 21, 2023) [4]MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rules-for-safe-and-transparent-ai(last visited Jun. 21, 2023)
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。
世界智慧財產權組織執行ICANN/UDRP決定之趨勢分析