本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年4月17日,依據英國資料保護法(Data Protection Act 2018)第115條第3項第b款之授權,針對2020年4月10日Apple和Google因應COVID-19疫情發表之「接觸史追蹤應用程式框架」(Contacting Tracing Framework, CTF),發布意見報告。報告認為,由於CTF具備以下三大特性:(1)不會在裝置間交換個人資料,如帳戶資訊或使用者名稱;(2)配對過程僅在裝置本身進行,並不會有如應用程式伺服器之第三方介入;(3)不需要地理位置資訊就能順利運作,因此符合英國資料保護法第57條有關「透過設計並作為預設以保護個人資料」(Data protection by design and default)之規定。 縱然CTF符合英國資料保護法之規定,英國資訊委員辦公室仍於報告中指出:「未來軟體開發商若於接觸史追蹤應用程式中使用CTF技術,該應用程式於處理使用者之個人資料時,仍應隨時符合英國資料保護法關於透過設計並作為預設以保護個人資料之規定。」COVID-19疫情席捲全球,如何於「掌握感染者接觸史以預防疫情擴散」與「保障個人資料及隱私」間取得平衡,實為各國政府需考量之重要議題。我國人工智慧實驗室於2020年4月開發之「社交距離App」,便是使用類似Apple和Google之CTF技術。此份英國資訊委員辦公室意見報告,等於針對社交距離App是否侵害隱私權益,提供相當解答與指引。
歐盟新提出之《數位服務法》將針對科技巨擘實施更加嚴格之規定歐盟委員會在2020年1月提出之工作計畫中,即表示2020年第四季度將會提出新的《數位服務法案》《Digital Services Act》,以因應新興數位時代下的歐洲。 2020年10月29日歐盟競爭事務專員表示,幾個科技巨擘針對每天蒐集大量訊息並加以過濾篩選,最後傳遞予公眾有限數量消息的過程,將必須採取更多措施以清除非法及有害的內容,此舉旨在解決與大型社交媒體平台相關之兩大問題,即仇恨言論之傳播以及傷害社會公共對話與民主之言論。 該法案將規範科技公司須針對其行為製作報告,並告知使用者,他們所看到的廣告是由誰付費進行投放、為什麼他們會成為這支廣告的目標對象。蓋因科技公司之數位平台先是無償蒐集使用者個人資料及偏好,再針對這些資料進行分析後,對使用者量身訂製廣告行銷策略,最後科技公司依靠此套方法賺進大量廣告收益,例如,臉書與Google在2018年的廣告收入佔據總收入百分之九十八及百分之八十五以上。 該法案亦將針對科技公司篩選訊息,最後有選擇性的發送特定訊息予社會大眾及量身訂製置入廣告之行為,設立明確規則,羅列應作為或是不作為之清單。例如禁止推銷自己的服務,蓋阻止競爭對手向消費者提供更好的交易服務,等同於變相阻止消費者享受自由競爭和創新的成果;故將先設立協調一致之調查框架,提供一套統一的規則以調查數位服務市場已存之結構性問題,而後在必要時可以採取相關行動,使市場更加具有競爭力。歐盟預計將於2020年12月2日宣布《數位服務法》草案,在正式立法之前,會再與歐盟國家取得一致共識。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
因應知識經濟社會 日本推動司法改革鑑於社會態度轉變與經濟面的需求,特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜,日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團,以借助其專長規劃並解決相關問題,以至法律專業人才需求更甚於以往。為此,日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策,大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門,以便有足夠的律師、檢察官與法官,能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口,日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上,在 2018 年以前增至五萬人。同時,重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度,以減輕法官負擔。在政府鼓勵下,日本第一所美式法學院於 2004 年成立,現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面,而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試,只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年,總統府人權諮詢小組在討論人權問題時,亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革,因而研議全盤改革相關制度;行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中,亦研擬自去( 94 )年開始推動法律專業學院制度。