「歐盟網實整合藍圖與政策」
歐盟在歐盟執委會的支持之下，致力於網實整合的發展，2015年6月歐盟提出以五項關鍵領域作為發展方向，包含交通、能源、健康、生產、以及基礎設施等。其中在智慧製造部分，主要為從大量生產到彈性、個別客製化生產，以及在生產以及產線自動化之下，增加市場競爭力。但針對此等發展，歐盟也提出未來將面臨幾點挑戰:
1.科學:網實整合系統應特別考量社會技術層面、使不同學科整合、結合相關系統理論，以及建構複式領域模型等
2.技術:由於不同的技術方法，因此應建立互通性平台系統、使自動化設計與執行更加成熟、減少資料隱私問題、整合安全性、建立系統方式處理無法確定之資訊等。
3.經濟:透過網實整合，從產品到服務，可建立新的商業模式。
4.教育:網實整合之應用需具備充分的條件，因此，可透過教育及訓練體制來增加對相關應用的認識。
5.法律:減少網實整合系統建立產生的障礙，消除法規解釋不清楚之部分，並且改善以確認整合系統應用正確性。
6.社會:網實整合應用對公共、產業以及政治等層面產生之改變與風險管理。
網實整合在生產力4.0的發展當中，屬於最為核心之部分，目前歐盟所舉出可能產生的面向與問題，值得作為未來政策法制方向之參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
莊晏詞
法律研究員 編譯整理
歐美貿易與技術理事會（EU－U.S. Trade and Technology Council，TTC） 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議，依據會後聯合聲明，雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰，同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作，並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準，簡述如下： (1) AI技術：採取「風險基礎方法」（risk-based approach）實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖（Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management），提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險；更新關鍵AI術語清單（a list of key AI terms），減少雙方於概念認知上的誤差；承諾建立對話機制，以深化雙邊合作。 (2) 半導體：為促進半導體供應鏈韌性（resilience）與協調（coordination），將延長實施「供應鏈早期預警機制」（joint early warning mechanism）及「透明機制」（transparency mechanism）兩項行政安排，共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。 (3) 量子技術：雙方將成立量子工作小組（Quantum Task Force），以制定統一量子技術標準，加速技術研發。 (4) 6G技術：雙方通過「6G願景」（6G vision），並對於未來研究合作簽署行政安排（administration arrangement），建立6G技術開發共同原則。 歐美雙方期望透過上述作法，促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化，以確保經濟安全及落實數位轉型，確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議，逐步建立AI準則歐盟「人工智慧法」達成政治協議， 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展，在各領域之應用日益廣泛，已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act，以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構，並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1]，尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議，尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期，歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact)，其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出，係全球首項關於人工智慧的全面法律架構，該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式，將基於AI未來可證定義(future proof definition)，以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的，並尊重人類基本權利及歐盟價值觀，在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害，遵循以風險為基礎模式(risk-based approach)，即風險越高，規則越嚴格，現階段將風險分為：最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比，此次臨時協定主要新增內容歸納如下： 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍，包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣，該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統，也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型，訂定相關規定以確保價值鏈之透明度；針對可能造成系統性風險之強大模型，訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況，臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統，並就基礎模型部分商定具體規則，其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務，另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用，罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%，提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素，如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議，係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果，對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義，確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務，間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍，並對於人工智慧系統的定義縮小，確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管，並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣，仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展，各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論，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，將持續觀測各國法令動態，提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).
揭露產品溯源資訊，兼顧防偽、永續！歐盟區塊鏈物流認證計畫進行試點，將於11月發布報告為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策，歐盟智慧財產局（下稱EUIPO）自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫（下稱EBSI-ELSA），採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施（European Blockchain Services Infrastructure，下稱EBSI），透過數位簽章（digital signature）、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫，於2024年9月至11月間，EUIPO以產品鏈的智財權利人（例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人）為試點，並將於2024年11月前發布試點最終報告。 透過試點，EUIPO致力於： (1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況，以作為智財權利人之企業資源規劃（ERP）的一部分。 (2)於產品歷程，測試、評估數位裝運契約（digital shipment contract）及產品數位孿生（Digital Twin）之資訊的接觸權限與品質（access to and quality of information）。如海關人員預計於產品抵運前（pre-arrival）、通關階段（inspection phases）確認產品之真實性。 (3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告，包含實施過程、結果等相關資料。 EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標，旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料，提升產品透明度，銜接歐盟之數位產品護照（Digital Product Passport, DPP）政策，該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊，如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊，強化產業的可追溯性、循環性（circularity）及透明度，以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署（DG Connect）於2024年5月所發布之「數位產品護照：基於區塊鏈的看法」報告，亦指出「為確保區塊鏈系統互通性，其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章（EIDAS）及EBSI標準完全接軌（fully align）」。 如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制，可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，從數位資料的生成、保護與維護出發，再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制，協助產業循序增進資料的可追溯性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國擬制訂私人通聯記錄保護法案美國國會能源及商業委員會（ Energy and Commerce Committee ）於 2006 年 3 月 8 日 透過匿名表決的方式，通過「防止詐欺取得通聯記錄法」草案（ Prevention of Fraudulent Access to Phone Records Act ），希望透過立法的方式保障消費者之隱私權，並要求電信公司加強保護消費者之通聯記錄。由於各黨派對本法案已有共識，故預計於近期排入國會議程後，順利完成立法。 根據美國國會議員 Joe Barton 表示，美國目前對於電話通聯記錄的取得並未進行規範，任何人均可輕易的透過網路購得相關資料。由於通聯記錄中往往包含許多個人之隱私或是敏感性資料，部分不肖之徒（如身份竊盜者、非法的個人資料販賣商）會藉此故意取得個人通聯記錄，以窺探隱私，甚或以此進行犯罪行為。 有鑑於此，美國計畫透過本法案，嚴格禁止以詐騙方式取得電話記錄的情形，並賦予聯邦公平交易委員會（ Federal Trade Commission ）有權對違反本法規定者進行民事處罰。此外，本法案亦要求電信業者必須符合本法規定之資料安全保護的要求，若違反本法之規定而造成損害，單一案件得處以最高 30 萬元之罰鍰，若為多重案件，則得處以 10 萬元以上 300 萬元以下之罰鍰。