美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令,發布「美國AI倡議」(American AI Initiative),旨在確保美國在AI領域的領導地位,川普並說道:「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位,包括: (一) 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時,將AI作為優先投資項,確保美國對於AI基礎研發的長遠重視,此外,政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支,以增進對於AI投資的評估。 (二) 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員,促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 (三) 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院(NIST)制定標準,以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南,確保AI的使用安全和適當監管。 (四) 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備,並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度,因應市場人力產生之變化。 (五) 國際參與 與其他國家制定合作策略,協同AI技術的開發,同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展,但仍然缺少發展細節,亦未提及計畫新資金的投入,因此,許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示,此「倡議」雖令人鼓舞,但僅是邁出第一步,關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容,此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。
遠距健康照護之法律議題研析 澳洲政府考量開放民事訴訟領域查閱網路服務商所保存之通訊資料澳洲政府於2014年推動電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案(Telecommunications (Interception and Access)Amendment (Data Retention) Bill 2014),增訂資料保存規範,其目的在於打擊重大犯罪、恐怖主義、國際組織犯罪等,其措施為要求國內網路服務商須保留用戶之通訊資料,並保存期間至少2年,對此,當時情報及保安事務議會聯合委員會(下稱委員會)於評估該修正案時,卻發現一項爭議問題,即民事訴訟當事人亦得查閱通訊資料,但資料保存行為之正當性乃立基於維護國家安全,實與民事訴訟制度意義相悖,故委員會提出應排除民事訴訟領域得以查閱通訊資料之建議。 澳洲政府對於委員會所提出之建議採取全盤接受之態度,進而重新修訂2014年電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案,且併同修正刪除1997年電信法令第280條,有關得以民事訴訟傳票或命令,向網路服務商查閱其所保存之通訊資料;至於網路服務商之通訊資料保存義務方面,仍須依1979年電信(監察及查閱)法為之。前述修正於2017年4月13日生效。 然而,澳洲政府方面時至今日卻有態度轉變之趨勢,起因於通訊部長與檢察總長於2016年12月20日公告,其認為資料保存措施對於特定類型之民事訴訟並非沒有實益,如:維護智慧財產權事件、家庭事件(如:離婚)或勞工權益事件(如:公司起訴勞工)等,故應視類型或個案情形予以開放查閱;因此,主管機關提出三項問題向社會大眾徵求意見:1、民事訴訟當事人在何種情形下可查閱通訊資料;2、倘若民事訴訟當事人不得查閱通訊資料者,對於民事訴訟會產生何種影響;3、是否有特定之民事訴訟類型,是排除1997年電信法第280條(1B)不適用。 實際觀察澳洲政府所推動之該項公告,在其國內爭議相當大,不僅該項公告已臨近前述修正生效日,且開放民事訴訟當事人得以查閱通訊資料之正當性疑慮仍未解除,甚且,亦與近期國際上國家安全與人民隱私權保障間之衝突日趨顯著,如:英國之調查權力法案(Investigatory Powers Act. 2016)不無關聯,因此,澳洲政府是否願意在社會輿論反對聲浪中,仍維持該項公告修正意向,值得後續觀察。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。