美國商務部(Department of Commerce, DOC)旗下國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年2月28日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)補助具體內容,重點如下: 一、申請時間:補助採滾動式錄取模式(rolling basis),先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請(pre-application)與正式申請(full application);成熟製程與其他相關生產設施的製造補助,將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額:補助分為直接補助(direct funding)、聯邦政府貸款(federal loans)或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保(federal guarantees of third-party loans)。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15%。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助,然整體補助金額不得超出預估資本支出的35%。 三、申請流程 1.意向聲明(statement of interest):申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明,俾利NIST旗下晶片計畫辦公室(CHIPS Program Office)為未來審查進行準備。 2.預先申請:申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請:依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後,申請人應遞交完整的計畫申請書,內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後,會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄(non-binding Preliminary Memorandum of Terms),記載補助方式與金額。 4.盡職調查(due diligence):在經過上述程序後,晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能(reasonably likely)取得補助,將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放:通過盡職調查後,DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股(stock buybacks):受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫:申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元,須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限:受補助者必須於DOC所決定的特定日期(target dates)前開始或完成廠房建造,否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤:補助金額超過1億5千萬美元時,受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益,但最高不超過直接補助金額的75%。 5.不得於特定國家擴產與進行研究:受補助者於10年內或與DOC合意的期間內,除特定情況下(15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)),不得於特定國家,如中國,進行大規模半導體製造的擴產(material expansion)、聯合研究(joint research)或技術授權(technology licensing),違反者將會被DOC收回全額補助。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1](Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act)於2024年8月1日正式生效後,針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1,有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型,由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效,為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範,主要分為四個等級[3]: 1. 不可接受風險(Unacceptable risk) 2. 高風險(High risk) 3. 有限風險,具有特定透明度義務(Limited risk) 4. 最低風險或無風險(Minimal to no risk) AI Act之風險分級系統推出後,各界對於法規中所說的不同風險等級的系統,究竟於實務上如何判斷?該等系統實際上具備何種特徵?許多內容仍屬概要而不確定,不利於政府、企業遵循,亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統,推出相關指引,目的在明確化規範內涵規範,協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1(a)、(b)-有害操縱、欺騙與剝削行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削,使他人淪為實現特定目的工具之行為,以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」(placing on the market)[4]、「啟用」(putting into service)[5]或「使用」(use)[6]。 2.應用目的:該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」,此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力,導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性:關於(a)有害的操縱與欺騙部分,係指使用潛意識(超出個人意識範圍)、或刻意操控或欺騙的技術;關於(b)有害地利用弱勢群體部分,是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果:該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係:該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲,以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間,具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1(c)-社會評分行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果,以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須用於對一定期間內,自然人及群體的社會行為,或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果:透過該人工智慧系統所產生的社會評分,必須可能導致個人或群體,在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇,或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1(d)-個人犯罪風險評估與預測行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量自然人應依其實際行為接受評判,而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等,即逕予評估或預測個人犯罪風險。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果:前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析,或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定:若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實,針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估,則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1(e)-無差別地擷取(Untargeted Scraping)臉部影像之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像,用以建立或擴充人臉辨識資料庫,將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權,並剝奪其維持匿名的權利。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性:填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係:建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源,須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1(f)-情緒辨識行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為,以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力,以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異,缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用,因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果,並侵害相關個人或群體的權利,尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係:該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定:為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中,情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等,具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1(g)-為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統(Biometric Categorisation System)[7],可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊,並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類,進而可能導致不公平或歧視性待遇。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為係針對個人進行分類;而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,並依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係:前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定:本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記(Labelling)或過濾(Filtering)行為,如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1(h)-使用即時遠端生物辨識(Remote Biometric Identification, RBI)系統[8]執法[9]之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法,可能對人民權利與自由造成嚴重影響,使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外,RBI系統的不準確性,將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的:使用目的須為執法需要。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係:其使用情境須具備即時性,且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向,惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為,亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」,對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡,歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見,推出《受禁止人工智慧行為指引》,針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」,期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性,並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織,則亦可作為實務參考,有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點,所謂「投放於歐盟市場」(placing on the market),係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」;所謂「提供」,則係指在商業活動過程中,以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點,所謂「啟用」(putting into service),係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用,而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點,「使用」(use)之範疇雖未在AI Act內容明確定義,惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後,其生命週期內的任何使用或部署;另參考AI Act第5條的規範目的,所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義,生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義,RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義,「執法(law enforcement)」一詞,係指由執法機關或其委任之代表,代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪,或執行刑事處罰,並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).
國際海事組織海事安全委員會決議於2025年前制定非強制性自駕船國際章程國際海事組織(International Maritime Organization,下稱IMO)於2022年4月20日至29日於線上召開為期9天的海事安全委員會(Maritime Safety Committee,下稱MSC)第105屆例會,會議重點係咸稱之自駕船——亦即海上自動化水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,下稱MASS)之航行與操作規則。本屆會議總結並延續了MSC近年針對MASS的工作,包括2018年提出MASS實驗框架規範,以及2021年提出MASS法制框架評估等。本屆會議除了賡續規劃MASS的法制路線圖(Roadmap)外,鑒於船舶相關智慧科技快速發展,MSC決議於2025年之前,針對各級MASS制定非強制性(voluntary)之章程及規定後,蒐集各國的實務經驗與意見,再於2027年將其轉為強制性(mandatory)的規定,以於2028年生效並適用於IMO全體會員國。 部分會員國(例如日本)從造船技術出發,建議未來的MASS指南與規範內容應全面覆蓋船舶的設計、建造、系統、設備的功能要求。挪威則建議應按第103屆會議所盤點之法規,優先處理「人員」相關議題,包括船員、船長及遠端操作員的資格,以及當值與行為準則等。韓國則建議,即便是等級最高的全自駕船,亦不可能全面取代人為操作,因此MASS的法制應以「人機協同」為基礎,方能合乎SOLAS公約與IMO促進海上航行安全的目的及宗旨。最後,各國亦擬議將MASS規範優先適用於「貨船」,而非「客船」。本屆會議顯示IMO已加快MASS法制工作的進程並規劃具體之立法期程,我國除了在《無人載具科技創新實驗條例》建立的監理沙盒下已有兩件自駕船實驗案,未來勢必需要對接國際海事規範,航政機關實須提前因應及規劃。