英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理

  英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議:

(一)關於人工智慧及應用界定與發展

  人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。

(二)未來對社會及政府利益及衝擊

  人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。

  目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。

  在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。

(三)關於相關道德及法律風險管理課題

  人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考:

(1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。

(2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。

  有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。

  針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。

  人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7678&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/11)
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法國CNIL對企業於職場監視行為劃出警告紅線

法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年9月18日作成裁罰決定,認定巴黎百貨公司SAMARITAINE SAS(La Samaritaine)(莎瑪麗丹百貨公司,下稱該公司)於職場內設置「偽裝成煙霧偵測器」的隱藏攝影機,該設備具備錄音功能且未適當評估風險與內部控制紀錄,並涉及個資事件通報義務未即時履行等多項違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)規定,最終遭裁處10萬歐元(約新台幣355萬元)的行政罰鍰。 本次事件係因該公司聲稱庫房商品失竊率增加,遂於2023年8月在兩處庫房安裝5台外觀形似煙霧偵測器但可錄音的攝影機,但員工並未事前知悉。然而,攝影機於裝設後數週即被員工發現,並在2023年9月被拆除而停止運作。CNIL之所以介入,係因2023年11月經媒體報導及後續申訴事件引發關注,進而啟動稽查程序。以下為CNIL認定本案的主要違規事項: 1.違反公平、透明與可歸責性(GDPR Art. 5(1)(a)、5(2)):隱藏式攝影機設計使員工難以察覺且未予以告知;該公司未完成事前分析或影響評估、未妥善文件化紀錄,因此難認有以公平且透明方式處理個資。 2.違反資料最小化(GDPR Art.5(1)(c)):攝影機具備「收音」功能,導致員工私領域對話等資料被蒐集,與所稱之防竊等特定目的未有相符,屬過度蒐集行為。 3.未建立個資侵害通報與紀錄(GDPR Art. 33(1)、33(5)):員工拆除設備時留存載有錄影錄音內容的SD卡,公司在知悉後未於法定時限內通報並建檔紀錄;CNIL指出此類「失去對載體控制」情形並無任何模糊空間,且因其中內含員工影音資料,對自由權具有風險,依法應通報。 4.個人資料保護長(Data Protection Officer, DPO)未及時參與(GDPR Art. 38(1)):DPO直至該攝影機拆除後才被告知,未能於事前提供風險控管與審酌是否符合法規範建議,而違反應「適時、適當參與」之要求。 本案可視為CNIL對職場監視劃出的紅線警告,雇主即使基於特定目的而採用不易察覺的監視措施,仍須在保護財產和人身安全的目標,與保護員工隱私間取得合理平衡,例如:蒐集期間具有「暫時性」;蒐集範圍最小化,無不必要收音等較小侵害手段;並應讓組織的DPO事前參與把關,完成比例性分析與風險評估,否則可能構成對員工基本權利與自由的重大干預。同時,內部也應建立事故應變流程,避免因誤判或延誤而使單一事件擴大成多重違規與裁罰風險。

金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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