美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues),報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題,期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性,並避免產生排除性或歧視性之對待,但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示,巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯,其對於消費者之潛在利益自是不言可喻,然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。
「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後,聚焦於巨量資料生命週期的後端,亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式,例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護,或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險,像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄,而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次,報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點,包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法,報告也列出7項預擬提問,協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為反制專利蟑螂利用訴訟方式滋擾實際從事研發以及實施專利者,美國國會於2012年8月提出SHIELD法案(Saving High-Tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act of 2012 ),顧名思義本法案之目的在於防免高科技創新者陷於惡意挑起的法律爭端之中。該法案補充美國聯邦專利法規定,使得法院得在發現當事人一造並無合理勝訴之可能而仍舊對電腦硬體或軟體專利之有效性提起訴訟,或主張被侵權時,法院得判決其回復全部訴訟之費用支出予除美國以外勝訴之一造(the prevailing party),包括合理之律師費。 SHIELD法案原立意良善,但其也可能就像兩面刃,例如法案的規範內容用語抽象,以致於在企圖達到其立法目的外,未同時設想可能造成的法律陷阱或未預期之法律效果。就法案內容來看,其賦予法院得判決要求回復訴訟費用及律師費之人(所謂勝訴之一造)並不限於原告。又本法案得適用在任何電腦或軟體專利的訴訟,因此,當兩家大型公司相互就專利實施進行對決時,SHIELD法案無異使得原本已經成本很高的競爭更提高雙方的賭注。此外,法案中對「電腦」的定義,不限於一般認知的「軟體或電腦硬體公司」,使得從金融業到汽車製造都可能涵蓋在內,例如銀行就有許多系統可能同時連接具專利之電腦或其他軟體組件。更重要的是,何時勝訴方可獲得律師費之補償判決,法案亦沒有給法院明確之範圍。 雖然本法案最後通過與否或通過施行後的樣貌仍未可知,但可得知的是對於部分NPE之負面利用專利制度之行為,已促使政府與法界思索專利制度如何衡平專利權保護而更能達到專利制度設置之目的,而其未來顯然仍有一段遙遠的路要走。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
法國憲法委員會宣告《打擊網路仇恨言論法》違憲法國憲法委員會於今(2020)年6月18日宣告今年5月甫通過之《打擊網路仇恨言論法》(Lutte contre la haine sur internet, Fighting Hate on the Internet,又稱Avia Law)違憲,認該法侵害人民言論自由之權利。 為打擊網路上日益嚴重之仇恨性言論,法國國民議會於今年5月13日通過《打擊網路仇恨言論法》,該法旨在課予網路社交平台之責任,在其使用者提出檢舉後,平台應於24小時期限內移除明顯的不法言論,包含歧視、仇恨、暴力、煽動犯罪、涉及恐怖主義或兒童色情等,尤以,若該訊息涉及兒童色情或煽動恐怖主義者,則平台刪除該訊息之期限將縮短為1小時內。倘平台若未於期限內刪除之,面臨之罰緩最高達125萬歐元;如經法國高等視聽委員會(Conseil superieur de l'audiovisuel, CSA)審核,發現該平台之內容審查系統存在嚴重且反覆之缺陷者,則最高可對該平台處以其全球收入4%之罰鍰。 該法原定於今年7月1日施行,但經法國憲法委員會審查後,認該法如前述之多項條款要求私人企業判斷使用者之言論是否為明顯涉及非法,將鞏固私人審查權,高額罰款恐將促進平台積極刪除平台上之言論,違反憲法保障之言論自由,因而宣告該條款違憲無效。目前尚不確定法國政府是否會如期施行其餘條款,惟由該法即可看出,法國傾向授權CSA於對網路平台採取更嚴格監管之態度,然是否能有效抑制仇恨性言論,後續尚值得密切觀察。