智慧財產風險管理與公司治理的匯流
歐盟於2023年10月11日發布《歐洲綠色債券監管及環境永續債券市場與永續連結債券自願性揭露規則》（Regulation on European Green Bonds and optional disclosures for bonds marketed as environmentally sustainable and for sustainability-linked bonds，下稱《歐洲綠色債券規則》），預計於2023年12月20日生效，針對在歐盟境內發行之綠色債券建立一套監管框架，課予欲使用「歐洲綠色債券」（European Green Bond）或「EuGB」等名稱發行環境永續債券的發行人一定義務，促進綠色債券的一致性和可比性，以保障投資人。綠色債券是發展綠色技術、能源效率和提升資源運用以及其他永續相關基礎設施投融資的主要工具之一，本規則之通過也被視為落實歐盟永續成長融資策略以及向碳中和、循環經濟轉型的一大進展。 《歐洲綠色債券規則》規範重點如下： 1.資金用途限制：《綠色債券規則》所有透過歐盟綠色債券募得的資金，原則上均必須投資於符合《歐盟永續分類標準》（EU Taxonomy）技術篩選標準的永續經濟活動，只有在所欲投資的經濟活動類別尚未被納入該標準時得為例外，且以總額之15%為限； 2.資訊揭露：綠色債券之發行人有義務揭露該債券之概況介紹（Factsheet）、資本支出計畫、資金使用分配報告、衝擊報告，並於債券公開說明書敘明資金用途，並得選擇進一步說明該債券之資金如何與自身企業整體環境永續目標相結合； 3.外部審查：前述資訊均須由已向歐洲證券與市場管理局（European Securities and Markets Authority）註冊之外部機構進行審查，以確保其準確性及可靠性。
落實完善數位資料管理機制，有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制， 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來，科技快速發展，AI(人工智慧)等技術日新月異，在公私部門的應用日益廣泛，而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出，隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功，更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1]，與此同時，AI歧視及資料外洩等問題，亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展，根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力：下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出，預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中，45%受訪者認為ChatGPT問世，增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險，僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料，將可能複製人類偏見，造成AI歧視問題，而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時，亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先，關於AI歧視問題，以金融領域為例，近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時，如決定是否能取得貸款，應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4]，同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料，本身存有偏見問題，則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款，在無形之中加劇，甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次，關於資料外洩問題，資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下，ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄，若帳戶被盜，則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間，在亞太地區有近41000個帳戶被盜，而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜，甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時，ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外，甚至發生個人資料外洩問題，即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件，付款地址，信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題，應透過落實完善數位資料治理與管理機制，以降低問題發生的風險。首先，在收集訓練資料時，為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料，應建立資料評估或審查機制，減少或避免使用有潛在歧視問題的資料，以確保分析結果之精確性。 其次，不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等，均應落實嚴謹的資料保密措施，避免資料外洩，如必須對於資料進行標示或分類，並依照不同標示或分類，評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換，以無法直接開啟的檔案格式進行留存，縱使未來可能不慎發生資料外洩，任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時，亦應採取適當加密傳送機制，避免遭他人竊取，盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善，於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範（Essential Data Governance and Management System，簡稱EDGS）」，完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護，以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制，故對於不同公私部門的AI相關資料，均可參考EDGS，建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
英國NCSC針對使用高風險供應商之電信網路提出風險管理建議英國於2020年1月31日正式脫歐，同時積極爭取與重要貿易夥伴美國簽訂自由貿易協定（Free Trade Agreement, FTA）。然而，美國認定中國大陸華為的5G設備存在資安風險，可能被用於間諜活動進而威脅國家安全，故主張美英貿易合作與情報共享的前提，必須建立在英國排除使用華為5G網路基礎建設之上，對此英國嘗試透過政策研擬，在5G經濟發展與國家安全間求取平衡。英國國家網路安全中心（National Cyber Security Centre, NCSC）於2020年1月28日，即針對使用「高風險供應商（High risk vendors簡稱HRV）」之電信網路，提出風險管理建議，說明如何因應HRV帶來的網路安全風險及挑戰（須注意高風險供應商HRV不一定是關鍵供應商Critical Vendor，必須透過關鍵與否及風險高低兩個變動因素加以細部區分）。目前英國5G及光纖到戶（Fiber To The Home, FTTH）計畫推動處於關鍵階段，NCSC向電信營運商提出有關使用HRV設備的非拘束性技術建議，將有助於保護營運商免於外部攻擊，並降低英國電信網路的國家安全風險。 NCSC在報告中，針對何謂高風險供應商，及如何管理這些供應商帶來的特定安全風險，提出詳盡判斷標準包括：供應商在英國及其他地區網路中的戰略地位及規模、對網路安全控管品質及透明度、過去商業行為及慣例、向英國營運商供應技術的穩定性及彈性等。另外供應商有無接受外國政府補貼及營業地點是考量重點：包括該廠商所屬國家政府機構對其施加影響之程度、是否具備攻擊英國網路能力、業務營運的重要組成部分是否受到本國法律監管，進而與英國法律相抵觸甚至進行外部指導等。 又為減少由HRV引起的網路安全風險，NCSC對於HRV控管提出具體建議。包括應限制在5G或FTTP網路核心功能中使用HRV產品及服務，並將高風險廠商供應上限設定為35％，有效進行網路安全風險管理，平衡安全性風險和市場供應多樣化彈性需求。另外，其他具備敏感性的網路營運模式，例如大量個資蒐集、語音系統、記錄備份系統、寬頻遠端接入系統（BNG / BRAS）等，必須根據具體情況，對HRV進行限制；且不得在與政府營運或重要國家基礎設施，及任何與安全系統直接相關的敏感網路中使用HRV設備。目前，中國大陸華為是英國NCSC唯一認定的HRV廠商，華為被禁止參與英國5G網路建設的核心部分且受有市占率35%的供應限制；華為亦需遵守NCSC要求，訂定風險緩解策略，確保產品及服務不致威脅英國網路即國家安全。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。