荷蘭資料保護局(Data Protection Authority, DPA)歷經長達七個月的調查,於2013年11月28日發布新聞稿,聲明Google違反該國資料保護法,因其未適當告知用戶他們蒐集了什麼資料、對資料做了些什麼事。
DPA主席Jacob Kohnstamm表示:「Google在未經你我同意的情形下,對我們的個人資料編織了一張無形的網,而這是違法的。」調查報告援引了Google執行長Eric Schmidt在2010年一場訪談中所說的話:「你不用鍵入任何字,我們知道你正在什麼地方、去過什麼地方,甚至或多或少知道你在想些什麼。」。
調查顯示Google為了展示個人化的廣告及提供個人化的服務,而將不同服務取得的個人資料加以合併,如搜尋記錄、所在位置及觀看過的影片等。然而,從用戶的觀點來看,這些服務係基於全然不同的目的,而Google亦未事先提供用戶同意或拒絕的選項。依照荷蘭資料保護法的規定,Google合併個人資料前,應經當事人明示同意,而該同意無法藉由概括(隱私)服務條款取得。針對DPA的聲明,Google回應他們已經提供用戶詳細資訊,完全符合荷蘭法律。
DPA表示將通知Google出席聽證會,就調查結果進行討論,並決定是否對Google採取強制措施。但是,從Google的回應看來,他們不太可能在聽證過後改變心意。以先前Google街景車透過Wi-fi無線網路蒐集資料的案例為鑑,Google(市值達3500億美元)若繼續拒絕遵循,將有可能面臨高達1佰萬歐元的罰鍰。
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。
歐盟執委會公布《可信賴的AI政策及投資建議》歐盟執委會於2018年6月成立人工智慧高級專家組(The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG),主要負責兩項工作:(1)人工智慧倫理準則;(2)人工智慧政策與投資建議。並於2019年4月8日提出《可信賴的人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),2019年6月公布之《可信賴的AI政策及投資建議》(Policy and Investment Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence)則是人工智慧高級專家組所交付之第二項具體成果。 該報告主要分為兩大部分,首先第一部分是要透過可信賴的人工智慧建立對歐洲之正面影響,內容提及人工智慧應保護人類和社會,並促進歐洲公司各部門利用人工智慧及技術移轉,而公部門則扮演人工智慧增長及創新之催化劑,以確保歐洲具有世界一流之研究能力;第二部分則是影響歐洲各成員國建立可信賴之人工智慧,內容則提及將發展人工智慧相關基礎設施、教育措施、政策規範及資金投資,同時合法、有道德的使用各項數據。 在本報告中關於法規面的建議則是進一步制定政策和監管框架,確保人工智慧在尊重人權、民主及創新下發展,因此將建立人工智慧政策制定者、開發者及用戶間的對話機制,若是遇到將對社會或是人類產生重大影響之敏感性人工智慧系統,除透過歐洲人工智慧聯盟(The European AI Alliance)進行對話之外,也需要在尊重各成員國之語言及文化多樣性下展開協調機制。另外,報告中也特別提到如果政府以「保護社會」為由建立一個普遍的人工智慧監督系統是非常危險的作法,政府應該承諾不對個人進行大規模監視,並在遵守法律及基本權利下進行人工智慧系統之發展。
美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)成立聯合網路防禦協作機制(Joint Cyber Defense Collaborative,JCDC),將領導推動國家網路聯防計畫美國網路安全暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency,以下簡稱CISA)於2021年8月宣布成立聯合網路防禦協作機制(Joint Cyber Defense Collaborative,以下簡稱JCDC),依據《國防授權法》(National Defense Authorization Act of 2021, NDAA)所賦予的權限,匯集公私部門協力合作,以共同抵禦關鍵基礎設施的網路威脅,從而引領國家網路防禦計畫的制定。 聯合網路防禦協作辦公室(JCDC's office)將由具代表性的聯邦政府單位所組成,包括國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)、司法部(Department of Justice, DOJ)、美國網路司令部(United States Cyber Command, USCYBERCOM)、國家安全局(National Security Agency, NSA)、聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)和國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence, ODNI)。此外,JCDC將與自願參與的夥伴合作、協商,包括州、地方、部落和地區政府、資訊共享與分析組織和中心(ISAOs/ISACs),以及關鍵資訊系統的擁有者和營運商,以及其他私人企業實體等(例如:Microsoft、Amazon、google等服務提供商)。 目的在藉由這項新的合作機制,協調跨聯邦部門、各州地方政府、民間或組織等合作夥伴,來識別、防禦、檢測和應對涉及國家利益或關鍵基礎設施的惡意網路攻擊,尤其是勒索軟體,同時建立事件應變框架,進而提升國家整體資安防護和應變能力。 是以,JCDC此一新單位有以下特點: 具獨特的公私部門規劃要求和能力。 落實有效協調機制。 建立一套共同風險優先項目,並提供共享資訊。 制定、協調網路防禦計畫。 進行聯合演練和評估,以妥適衡量網路防禦行動的有效性。 而JCDC主要功能,整理如下: 全面、全國性的計畫,以處理穩定操作和事件期間的風險。 對情資進行分析,使公私合作夥伴間能採取應對風險的協調行動。 整合網路防禦能力,以保護國家的關鍵基礎設施。 確保網路防禦行動計畫具有適當性,以抵禦對方針對美國發動的網路攻擊。 計畫和合作的機動性,以滿足公私部門的網路防禦需求。 制度化的演練和評估,以持續衡量網路防禦計畫和能力的有效性。 與特定風險管理部門(Sector Risk Management Agencies, SRMAs)密切合作(例如:國土安全部-通訊部門、關鍵製造部門、資訊技術等),將其獨特專業知識用於量身定制計畫,以應對風險。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下: 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題,而非只是說明解決方案; 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益,在招標階段敘明以公共利益為核心,並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準; 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則; 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。