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」
德中專利審查高速公路(The Patent Prosecution Highway,以下簡稱PPH)試點項目自2012年1月23日啟動,為期兩年,PPH的啟動將有助於協助企業在海外盡快取得專利權。申請人可在德國專利商標局(Das Deutsche Patent- und Markenamt Amt,以下簡稱DPMA)和中國大陸國家知識產權局(State Intellectual Property Office of the People's Republic of China,以下簡稱SIPO)提出專利加速審查的申請。爾後,德中PPH試點項目再於2014年1月23日起延長兩年。該項目原定於2016年1月22日終止,DPMA和SIPO進一步將試點項目延長兩年至2018年1月22日止。 在德中PPH試點項目框架下,申請人可向DPMA或SIPO提出首次申請,一旦首次申請受理局(Office of First Filing,以下簡稱OFF)認為申請人提出的專利請求項中至少有一項被認定可能具有可專利性,則申請人可向後續申請受理局(Office of Second Filing,以下簡稱OSF)提出請求加速審查該申請案。而OSF將以OFF的初步檢索審查結果為基礎,進一步獨立執行專利審查。 DPMA已長期與SIPO密切合作,並於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路(Global Patent Prosecution Highway,以下簡稱GPPH),德國的專利申請案將能於加入GPPH的國家申請加速審查。目前包括DPMA在內共有21國專利局加入GPPH項目,與DPMA另外有PPH協議的合作專利局則有9個,德國加入GPPH後,既有的PPH協議將被GPPH取代。而SIPO目前尚未加入GPPH,與DPMA仍維持採行PPH協議。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議,違反資料保護法(Data Protection Act)。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料,開發一款名為Streams的應用程式,透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況,並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人,協議的合法性,尤其在資料分享是否經病患同意方面,受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護,具有病患默示同意(implied consent)之正當基礎,且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下: 就資料將被使用作為應用程式測試一事,病患未獲充分告知亦無合理期待; 雖執行隱私影響評估,惟僅於資料傳給DeepMind後才進行,無法發揮事前評估作用; 應用程式尚在測試階段,無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
韓國公布監理沙盒施行半年成果報告 將加強社會共識與區域衡平發展韓國政府在今(2019)年1月立法施行四種監理沙盒機制(규제샌드박스),包含「金融監理沙盒」、「資通訊(ICT)監理沙盒」、「產業融合監理沙盒」及「地方專業化特區」機制,於施行半年後在同年7月16日公告成果報告,未來監理沙盒將加強尋求社會共識與區域衡平發展。 韓國為推動「製造業創新3.0」(제조업혁신 3.0)政策,強化產業創新與競爭力、重點發展人工智慧及物聯網,並打造友善法制環境來減少監管障礙。因此以鬆綁法規與鼓勵創新為目的,由韓國國務總理室於2018年初統籌各相關部會機關規劃全國性之監理沙盒機制,而於同年年底國會修正通過以下法律,泛稱「管制創新五法」(규제혁신 5법): 《資通訊融合法》(정보통신융합법),由「科學技術資訊通訊部」主管,建立「ICT監理沙盒」,鬆綁資通訊相關規範為主要範圍。 《金融創新支援法》(금융혁신지원 특별법),由「金融委員會」主管,建立「金融監理沙盒」,作為金融規範鬆綁之依據。 《地區特區法》(지역특구법),由「中小企業創業部」主管,主要由地方政府提出並建立具地方特色的專業化特區,如共享經濟特區、能源特區等,透過特區鬆綁地方與中央法規,由地方政府主導、中央協助推動當地產業發展。 《產業融合促進法》(산업융합 촉진법),由「產業通商資源部」主管,就前述以外之產業建立監理沙盒機制。 《行政管制基本法》(행정규제기본법은),鬆綁上述四個監管與行政程序相關法律。 在施行半年以來,成果顯示已受理81件申請案例,企業規模以中小企業佔80%為大宗,而申請之產業領域多集中於金融科技領域(46%)、其次為非特定領域(32%)、資通訊領域(22%),並以共享經濟、區塊鏈、大數據、物聯網、人工智慧、虛擬實境(VR)、5G等創新產品或服務為主。在申請時程上,從受理案件至批准進行實證或發給臨時許可證允許在市場販售,僅須約44個工作天。而在法規鬆綁上,多數涉及法規命令與機關行政函釋層級。另外為鼓勵創新業者申請監理沙盒,針對實證完成之產品或服務,將給予「優良採購產品」(우수 조달물품)證明,政府機關可於採購平台上優先採購該產品或服務。 另外成果報告說明,由於許多創新實證與現行社會體制與規範造成破壞式衝突,例如「共享廚房」與現有《食品衛生法》規定餐廳須有獨立廚房有違,或者消費者直接在家進行基因檢測(Direct-to-Consumer Testing, DTC)創新服務與現有醫療規範與體制不符等,韓國政府將透過客觀實證數據與宣導來尋求社會共識或使用其他替代方案來降低衝突。同時將於今年下半年由中央主導指定特定區域作為專業化特區,以衡平區域發展。
日本經產省預計向國會提出「不正競爭防止法」修正草案進行審議