何謂「智慧機械」
智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。
智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。
未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
孫承祥
法律研究員 編譯整理
https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?d=7156&no=71
環球銀行金融電信協會（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT）於今年3月宣布將與德意志銀行、星展銀行、匯豐銀行、渣打銀行、證券軟體供應商SLIB與新加坡交易所（Singapore Exchange,SGX）聯合於亞太地區展開建構於分散式帳簿技術（Distributed Ledger Technology ,DLT）之電子投票概念性驗證(Proof-of-Concept, PoC)，探究分散式帳簿技術是否能有效簡化股東權利之行使，以提高市場參與者效率。 目前實務上召集股東會耗費大量人力與時間成本，紙本投票流程繁雜且費時，股東表決權也經常因代理行使錯誤導致無法及時反應股東真意，因此業界希望可以透過將區塊鏈分散式帳簿技術應用於電子投票系統，改善股東會之透明度與自動化程度，提升股東會之效能及股東參與度。 SWIFT表示區塊鏈電子投票概念性驗證將於2019年上半年展開， 旨在體現四大目標： 測試與發行人和證券存託機構（Central Securities Depository）建立的投票解決方案，同時該方案係以許可制的私有鏈（private blockchain）儲存與管理數據資訊。 展現基於ISO 20022所為之混合解決方案之可行性，將訊息之傳遞與分散式帳簿技術結合，促進互通性並避免市場分裂。 電子投票的概念驗證將會在沙盒環境中測試SWIFT的應用程式代管（host）能力。 確認使用ISO 20022作為應用程式介面標準化之基礎，透過應用程式介面將儲存於分散式帳簿節點間資料分享給分類帳。 期望透過區塊鏈技術之應用，以金融創新的解決方案改善傳統上股東會礙於書面投票或代理流程繁瑣之不便利，將區塊鏈技術與ISO標準相互結合，建立系統化之創新電子投票解決方案，促進市場發行者與參與者密切合作。 我國金融監督管理委員會為強化股東權益之保護，落實電子投票制度，於 106年1月18日發布金管證交字第1060000381號函釋：「依據公司法第一百七十七條之一第一項規定，上市（櫃）公司召開股東會時，應將電子方式列為表決權行使管道之一」；又隨著智慧型手機與行動網路普及，電子投票可能成為未來股東會股東表決權行使趨勢之一，此次SWIFT與業界共同提出之區塊鏈電子投票發展或可作為未來我國電子投票實務運作之參考。
中華人民共和國《出版管理條例》之介紹 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).
美國聯邦通訊委員會暫停去年10月27日通過的寬頻客戶隱私規定原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission，FCC）的寬頻客戶隱私規定（Broadband Consumer Privacy Rules），委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力，並與聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）發表共同聲明。 為保障資料安全（data security），聯邦通訊委員會於2016年10月27日，以寬頻網路服務提供者（broadband Internet Service Providers，ISPs）及其他電信營運商為規範對象，要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用，除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類，建立客戶同意要件，尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔，除管制對象不同，管制架構上，聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時，須符合公平資訊實施原則（Fair Information Practice Principles，FIPPs）之準則（guidelines）：通知（notice）、選擇（choice）、讀取（access）、安全（security）。 通過之際產生的爭議，包含聯邦通訊委員會有無管制權限，及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題；此外，聯邦通訊委員會收到眾多請願，要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔，並且這些成本與負擔與公眾利益相違背，將會造成不可回復的損害。 在接受請願討論後，聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定，認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考，其理由在於：（1）消費者若受到兩種不同的隱私管制方式，會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待；（2）不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。 聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明，其聲明提及：聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私，然而最好的管制方法，應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性，況且其中差異僅有專業人士才能辨別出，就消費者保護來說，並行兩道不同管制只會造成混淆，毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求，應回歸至聯邦貿易委員會，由於國家對網際網路空間的管制，上網行為應該要適用一樣的規則，並且受到同樣的專責機關管制。除此之外，聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範，該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立（technology-neutral）的隱私框架之一致性，方能對消費者帶來最佳利益。 本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範，顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高，美國針對網路生態中的不同公司，寬頻網路服務提供者及其他電信營運商，例如Comcast、Verizon、AT&T等；網站或其他邊緣服務商（edge service），例如Google、Facebook、Amazon等，將會有何種一致性的資料安全規範，值得持續關注。