因應生成式AI(Generative AI)快速發展,日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引,於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」(AI事業者ガイドライン案,以下簡稱指引),公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外,並進一步針對AI開發者(AI Developer)、AI提供者(AI Provider)及AI利用者(AI Business User)提出具體注意事項,簡述如下: (1)AI開發者:研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用,故指引認為開發者應事先採取可能對策,並在倫理和風險之間進行權衡,避免因重視正確性而侵害隱私或公平性,或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外,開發者應盡量保留紀錄,以便於預期外事故發生時可以進行說明。 (2)AI提供者:向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提,提供AI系統和服務,並避免侵害利害關係人之利益。 (3)AI使用者:基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI,以最大限度發揮AI效益,提高業務效率及生產力。
歐盟要求自4月15日起,進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明根據歐盟GMO食品上市規則,唯有通過歐盟EFSA的安全評估並經歐盟審查通過發給上市許可的GMO,始得於歐盟境內流通上市。 過去兩年,歐盟陸續發現其自中國進口的米類產品,被未經許可的基改稻米Bt 63污染,對歐盟的食品安全產生重大疑慮,因而引起歐盟官方及消費大眾的高度關注。為此,中國主管當局雖已請求歐盟提供有關此非法GMO之基因構成(genetic constructs)的詳細資訊,並針對歐盟會員國通報至Rapid Alert System for Food and Feed(RASFF)的案件,開始進行調查並暫時禁止相關業者出口米製品,不過中國迄今未能依歐盟要求,提供其在實施出口管理時的控制樣品,以及其所使用的檢測方法與歐盟所要求者,具有相同品質之證明。 因此,歐盟已在今(2008)年2月通過一項緊急措施的決定,要求自4月15日起,進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明(GMO-free certification),且此非基改證明應由歐盟官方所設立或認可之實驗室,使用特定的GMO檢測技術檢測後,檢測結果發現未含有GMO成分時,始能核發非基改證明。 雖然歐盟並非我國農產品的主要外銷國家,但歐盟此項緊急措施仍值得我國注意,蓋我國當前GMO的進出口管理法制與先進各國尚有所落差,而我國最主要的農產品出口國—日本,其GMO管理法律中亦有授權主管機關對進口產品實施生物檢查(即是否含有GMO的檢測)的規定,倘若我國在發展GMO時,未能妥善落實GMO的管理,不無可能對非基改產品造成重大衝擊,當前歐盟要求中國出口的米類產品應檢附非基改證明,即是一例。
Golan v. Holder: 美國高等法院確認公共領域之外國著作可取得著作權保護美國高等法院於2012年1月18日對Golan v. Holder案做出裁定,確認維持將目前在公共領域的外國著作納入著作權保護的聯邦法。Golan v. Holder案之主要爭點為,美國國會於1994年為符合伯恩公約及WTO「與貿易有關智慧財產權協定(TRIPS)」的規定,決議通過讓之前無法在美國取得著作權保護的外國著作可以回溯取得美國著作權,一夕之間近上百萬件於1923年至1989年之間在國外發表的著作在美國不再屬於公共領域,包括了許多經典的電影,名畫及交響樂等,這個法案引起了許多樂團指揮家、表演者、老師、電影檔案保管者及電影發行商等人士的不滿,因為他們將無法像之前一樣無限制的使用這些著作。 美國聯邦地區法院於2009年曾判定認為恢復屬於公共領域的外國著作的著作權違反了保障言論自由的美國憲法增修條文第一條,但高等法院以6:2的多數意見認為,恢復公共領域的外國著作的著作權保護並不違反憲法修文第一條及憲法下的著作權條款。身為著作權擁有者,這個裁定對電影與音樂業者可以說是場勝戰,但對Google建立電子圖書館的計畫則將是個挑戰,Google表示這將使他們無法把近一千五百萬冊書籍的內容公開在網路上提供,並且也會影響到他們已完成電子化的上百萬冊書籍的使用。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。