2015年10月27日歐洲議會通過電信網路新修規章(Regulation 2015/2120),內容包括網路中立(Net Neutrality)條款,該規章將拘束歐盟全體會員國之資訊通信法規,並確立歐盟境內之網路中立原則。在本次立法之前,歐盟境內未建立統一的網路中立法規,僅荷蘭、斯洛維尼亞及芬蘭制定國內網路中立法規。
網路中立係指各種網路應用、內容或服務,均應受到平等對待,網路服務業者 (Internet Service Provider,以下簡稱ISP)不得任意實施差別待遇,例如攔阻(blocking)、延後傳送順序或降速(throttling)等。依據歐盟新修規章第3(3)條規定,ISP應平等處理所有網路流量,但同條之例外條款允許ISP在特定條件下,採取合理的流量管制措施。ISP流量管制之標的必須係基於因技術上服務需求之差異,所客觀形成之不同類別,換句話說,ISP不得因商業考量而對個別網路使用者產生差別待遇,僅得針對客觀的類別進行流量差異管制,例如點對點(Peer-to-Peer,P2P)傳輸軟體下載與語音電話,因流量傳輸需求不同,屬於不同的類別,是故,對於這兩種類別可採取不同之傳輸速度。同時,ISP的管制措施必須符合透明、非歧視性及比例原則。ISP亦不得監看特定內容,而管制期間不得超過必要之期限。
除了上述因客觀類別所採取之差別待遇之外,該規章亦賦予ISP得因特定法定事項而採取流量管制,該法定事項包括:
1.基於法律規範或執法需要而進行管制:包括符合歐盟法或會員國國內法之規定、以及法院或行政機關之命令或授權。
2.為了維持網路服務之完整性及安全性所採取之管制,包括網路、透過網路提供之服務或終端使用者(個人及企業)之終端設備。
3.防止即將產生之網路塞車或減輕網路塞車情況,但其前提為相同之網路服務類別必須給予平等之待遇。
歐盟之新修規章試圖在網路中立原則下,建立合理的管制措施規範。但該規章仍存有一些爭議性,包括:
1.為了讓醫療用途等網路流量能被優先處理,該規章允許ISP針對類別差異給予不同傳輸速度。但類別之區分方式仍不夠明確,可能導致ISP得恣意實施差別待遇。
2.法條未限制網路公司與電信業者結盟,ISP可依據商業契約讓某些網路使用不計入資費的使用量(zero rating),可能導致大公司占據競爭優勢,不利新興公司的發展。
3.有關加密資料之類別決定,ISP須進行解密查看才知道該加密資料符合何種傳輸類別,但此舉會引發資料保護之問題,因此加密資料之傳輸問題仍尚待解決。
4.為了促使網路暢通,該規章允許網路塞車時或有塞車之虞時,ISP可進行流量管制。但後續必須清楚界定網路塞車之虞的情況,以避免賦予ISP過多管制權限。
歐盟新修規章已完成立法,後續將交由歐盟電信管制機關(Body of European Regulators for Electronic Communications,BEREC)訂立細部辦法,以拘束歐盟各會員國的網路服務業者,同時各會員國也必須修改國內相關法規,以符合該規章之規範。
美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
國際產業創新合作策略實例 – 歐盟之歐洲科技與創新機構(EIT) 微軟10.6億美元購買AOL專利美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。