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」
2024年9月1日,澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government,下稱政策)。澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,以下稱DTA)提出此政策,旨於透過提升透明度、風險評估,增進人民對政府應用AI的信任。 1. AI之定義 此政策採經濟合作暨發展組織(OECD)之定義:AI系統是一種基於機器設備,從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。 2.適用範圍 (1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體(non-Corporate Commonwealth entities, NCE)」,非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分,且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。 (2)依據2018年國家情報辦公室法(Office of National Intelligence Act 2018)第4條所規定之國家情報體系(national intelligence community, NIC)可以排除適用此政策。 3.適用此政策之機構,須滿足下列2要件 (1)公布透明度聲明 各機構應在政策生效日起的6個月內(即2025年2月28日前)公開發布透明度聲明,概述其應用AI的方式。 (2)提交權責人員(accountable official,下稱AO)名單 各機構應在政策生效日起90天內(即2024年11月30日前)將AO名單提供給DTA。 所謂AO的職責範圍,主要分為: I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制,並定期審查、控管落實情況,並向DTA回報;鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練,並依業務範圍進行額外培訓,例如:負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員,使機構內的利害關係人知道政策的影響。 II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時,通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例,資訊應包括:AI的類型;預期的AI應用;該機構得出「高風險」評估的原因;任何敏感性資訊(any sensitivities)。 III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口 IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議(whole-of-government forums)。 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)
專利權利耗盡原則是否適用於具複製能力之專利基改種子? 待美國最高法院判定美國最高法院於今年10月5號受理來自印第安那州種植大豆農民(Vernon Hugh Bowman)之上訴,該農民於2011年9月被美國聯邦巡迴上訴法院判定侵害Monsanto 公司的種子專利權,須賠償美金84,456元。 Monsanto 公司的專利種子”Roundup Ready Seed”為一種經基因改造能夠抵抗除草劑之種子。藉由此種技術讓Monsanto 公司成為世界最大的種子公司。為了確保農民每年度必須重新經由合法受權經銷商購買專利種子,而非使用上一季收成後所留存的種子,想要種植Monsanto 公司受專利保護的基因改造種子的農民必須同意不會將收成後取得的種子再用來種植。 於此案中,Monsanto 公司認為上訴人Bowman種植由糧倉(grain elevator)所買來的種子含其專利基因,因而侵害其基改種子專利權。Bowman則抗辯當他購買種子時, Monsanto 公司之基改種子專利權即已耗盡。美國聯邦巡迴上訴法院認同Monsanto 公司,認為Bowman種植含蓋Monsanto 公司專利種子的行為即是製造一個新的侵權物品,侵害Monsanto 公司的種子專利。Bowman不服上訴至美國最高法院。 美國最高法院不顧歐巴馬政府的反對受理此案,預計其結果除了將對農業生技造成重大影響,對於其他應用自行複製技術如基因改造細胞、幹細胞等生技產業都可能造成影響因而被受大眾關注。
歐盟法院被遺忘權2017年最新判決:Camera di Commercio di Lecce v. Manni案歐盟法院在2017年3月9日針對其於同日所公布的判決發布新聞稿,指出該院認定公司資料登記中的個人資料於此案中並無被遺忘權之適用。 該案件起源於2007年義大利的Manni先生對雷契商業登記處(Lecce Chamber of Commerce)所提之爭訟。在由雷契法院(Tribunal di Lecce)受理的案件中,Manni先生主張其所承接觀光性建案乃因商業登記處之資料清楚顯示其於1992年間擔任負責人的公司倒閉之影響而無法成交。 在一審判決中,雷契地方法院命雷契商業登記處將Manni先生與其之前所任職公司後來進入清算程序之聯結匿名化,並應對其為損害賠償。嗣後,雷契商業登記處向義大利最高法院(Corte suprema di cassazione)提起上訴,該院則決定聲請歐盟法院的先訴裁定(preliminary uuling)程序。 歐盟法院的判決指出:公司登記資料的公開性質,乃基於確保公司間以及與第三人間之法律安定性,特別是對於有意願入股上市公司或股份有限公司的第三人之利益。考量本案所涉法律權利之範圍,以及這些權利限制資料存取的時間在會員國各有所異,歐盟法院認為本案所涉之事實並不足以正當化系爭資料近用之限制,但其亦不排除未來有不同的可能,但須個案判斷。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。