英國政府公布物聯網設備安全設計報告及製造商應遵循之設計準則草案
英國數位文化媒體與體育部於2018年3月8日公布「安全設計：促進IoT用戶網路安全（Secure by Design: Improving the cyber security of consumer Internet of Things）」報告，目的在於讓物聯網設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計，以確保用戶之資訊安全。此報告經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論，並提出了一份可供製造商遵循之行為準則（Code of Practice）草案。
此行為準則中指出，除設備製造商之外，其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。
其中提出了13項行為準則：
- 不應設定預設密碼（default password）；
- 應實施漏洞揭露政策；
- 應持續更新軟體；
- 應確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護；
- 應確保通訊之安全；
- 應最小化設備可能受到網路攻擊的區域；
- 應確保軟體的可信性；
- 應確保設備上之個資受到妥善保障；
- 應確保系統對於停電事故具有可回復性；
- 應監督設備自動傳輸之數據；
- 應使用戶可以簡易的方式刪除個人資訊；
- 應使設備可被容易的安裝與維護；
- 應驗證輸入設備之數據。
此草案將接受公眾意見至2018年4月25日，並規劃於2018年期間進一步檢視是否應立相關法律與規範，以促進英國成為領導國際之數位國家，並減輕消費者之負擔並保障其隱私與安全權益。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
DEPARTMENT FOR DIGITAL, CULTURE, MEDIA & SPORT, Changing driving laws to support automated vehicles: discussion paper (2018) , https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/686089/Secure_by_Design_Report_.pdf (last visited Apr. 13, 2018).
DEPARTMENT FOR DIGITAL, CULTURE, MEDIA & SPORT, Secure by Design (Mar. 7, 2018), http://www.ntc.gov.au/about-ntc/news/media-releases/ntc-seeks-feedback-on-changing-driving-laws-to-support-automated-vehicles/ (last visited Apr. 13, 2018).
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)
美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」（2024 Artificial Intelligence Roadmap）（下稱AI路線圖），設立三大目標，將偕同旗下機關與產官學研各界合作，確保AI的安全開發與部署，保護國家關鍵基礎設施安全，以強化國家安全。 美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）（下稱AI總統行命令），要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才，以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項，DHS制定AI路線圖，其三大目標如下： （1） 負責任的使用AI以推進國安任務（Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission）：透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估（Testing and Evaluation, T&E）、推動AI人才培育計畫等行動措施，帶領主管機關負責任的使用AI，以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險，確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。 （2） 促進AI安全與資安（Promote Nationwide AI Safety and Security）：利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會（AI Safety and Security Board, AISSB），彙集產官學研各界專家意見。 （3） 透過擴大AI國際合作來引領AI發展（Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships）：將透過與產官學研各界合作，擴大AI的國際合作，並持續與公眾進行意見交流與分享，推廣AI政策或相關行動措施；DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃，以提升部門AI的透明度，並建立公眾對AI的信任。
歐盟發布第三版支付服務指令（PSD3）草案，強化消費者保護與改善產業環境歐盟執委會（European Commission）於2023年6月28日提出第三版支付服務指令（Third Payment Services Directive, PSD3）草案，目前預計於2024年底前通過最終版本，並於2026年施行。 相較第二版支付服務指令（PSD2），PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範，補強安全性（Security）、透明度（Transparency）與促進創新（Innovation），建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊，改善支付產業競爭環境，提高消費者對資料掌控度，促進創新金融產品服務發展。 PSD3修正重點歸納如下： 一、消費者保護：強化對未經授權交易之保護，完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案，減少消費者潛在損失。 二、開放銀行（Open Banking）：持續推動開放銀行發展，透過加強規範第三方支付服務提供者（Third party payment provider, TPP）與提供更標準化與更安全的應用程式介面（Application Programming Interface, API），促進創新金融產業服務發展。 三、支付系統安全性：強化客戶身分認證（Strong Customer Authentication, SCA），促進支付過程的透明度與安全性。 四、因應新型詐欺：導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。 五、跨境支付：加強跨境支付措施與降低成本，推動歐盟市場一體化。 六、支付創新與多元化：導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。 七、監管：制定更明確的法規，加強各方監管，確保市場公平與穩定。
歐盟公布人工智慧法，建立全球首部AI全面監管框架歐盟公布人工智慧法，建立全球首部AI全面監管框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年07月12日 歐盟理事會於2024年5月22日正式批准《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act，下稱AIA）[1]，該法於2024年7月12日公告於歐盟的官方公報上，將自8月1日起生效，成為全球首部全面性監管AI的法律框架。 壹、事件摘要 人工智慧技術的應用廣泛，隨著使用情境增加，潛在的風險也逐一浮現。歐盟於2018年就提出「可信任的人工智慧」（Trustworthy AI）的概念[2]，認為透過妥善的制度管理人工智慧的研發與使用，即使人工智慧具有多種風險，也可以使民眾享受人工智慧帶來的福祉。因此，歐盟執委會提出全球第一部全面監管人工智慧的法案，為人工智慧的設計、開發、部署、及使用建立適當的規範，希望法律的確定性能促進該技術的創新，並建立各界對於該技術的信心，擴大其採用，使該技術能造福人群。 自從歐盟執委會於2021年4月提出人工智慧法草案以來，其後續發展備受全球矚目，也吸引歐洲的人權組織、學術團體以及大型科技公司的關注。在多方利益關係者的遊說與介入下，該法案一度陷入僵局，其中生成式人工智慧（Generative AI）亦為爭議焦點。歐洲議會和理事會的AIA草案修正版本中，曾經納入生成式AI的定義與監管條款，然最後拍板定案以AI系統與基礎模型為監管對象，並未針對生成式AI。理事會、執委會和歐洲議會經過多次三方會談，終於在2023年12月8日就內容達成協議[3]，草案在2024年3月13日交由歐洲議會大會表決，最終以壓倒性的票數通過該法。[4] 貳、重點說明 AIA全文分為13個章節，總計有113個條文以及13個附件。[5]AIA採分階段實施的方式，該法在生效三年後才可能完全實施。[6]本文擬就該法建立的AI監管框架，包括其適用範圍與規範、管理方式、治理組織、實施和配套措施等規定，擇重點說明如下。 （一）規範對象 AIA的規範對象分為兩類，其一為AI系統；另一為通用人工智慧模型（General Purpose Artificial Intelligence Model, GPAI，下稱通用AI模型）。 1. AI系統 為與國際接軌，歐盟修改AIA有關AI系統的定義，使其與「經濟合作暨發展組織」（Organisation for Economic Cooperation and Development，OECD）的定義一致，令該法更具國際共識基礎。AI系統被定義為「一種機器的系統，它以不同程度的自主性運作，在部署後可能展現適應性，並且對於明確或隱含的目標，從接收到的輸入推斷如何產生預測、內容、建議或可能影響實體或虛擬環境的決策等輸出。」[7] AIA設有豁免規定，涉及國安和軍事領域、科學研究和開發目的、純粹個人非專業活動使用的AI系統、以及大部分的免費及開源軟體並不適用AIA規範。免費及開源軟體只有屬於高風險或生成式AI系統、或涉及生物特徵和情緒識別目的，才須遵守AIA規範。[8] 2. 通用AI模型 執委會的草案原本不包含通用AI模型，在歐洲議會和理事會的建議下，AIA最後亦將通用AI模型納入監管。所謂通用AI模型，係指具有顯著通用性的AI模型，它可以勝任各種不同任務的執行，並且可以與下游的系統或應用程式整合。[9] 值得注意的是，AIA只約束已經在歐盟上市的通用AI模型，在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型並不包括在內。 （二）以風險為基礎的分級管理方式 AIA採取風險途徑監管AI系統和通用AI模型，視潛在風險和影響程度決定義務內容，對於兩者建立不同的分類規則，並針對AI系統整個生命週期進行規劃、建立AI系統和通用AI模型在各階段應符合的要求，由AI價值鏈的參與者分別承擔相應責任，其中以提供者（provider）和部署者（deployer）為主要的責任承擔者。[10] 1. AI系統的分級管理 根據風險程度對系統進行分類，以具有高風險的AI系統為主要規範對象，該類系統在投入市場或使用前必須通過合格評估，並遵守嚴格的上市後規範；而具有不可接受風險的AI系統則禁止使用。另外，AIA還訂有透明性義務，舉凡與人互動、具生成內容能力之AI系統提供者皆應遵守；如果AI產生內容具有深偽（deep fake）效果，其系統部署者還應遵守額外的規定，揭露該內容係人工生成或操縱的結果[11]。 2. 通用AI模型的分級管理 AIA訂有通用AI模型的共通義務[12]，並根據模型的能力判定其是否具有系統性風險（systemic risks）。[13]所有的通用AI模型提供者都須公開模型訓練內容的詳細摘要，並遵守歐盟著作權法的規定[14]；而具有系統性風險的通用AI模型提供者，還須負擔額外的義務。[15] （三）治理組織 1. AI辦公室 為順利實施AIA，執委會已成立一「人工智慧辦公室」（AI Office，下稱AI辦公室），負責促進、監督AIA落實，它同時也是通用AI模型的監管機構。[16]AIA框架下，會員國市場監管機構僅負責AI系統的監管工作。 2.人工智慧委員會 除了AI辦公室外，還設有一「人工智慧委員會」（AI Board），由歐盟會員國派代表成立，主要負責協調各國的作法、交換資訊、以及提供各國市場監管機構建議。[17] 3.「獨立專家科學小組」與「諮詢論壇」 歐盟層級還有兩個支持性的組織：「獨立專家科學小組」（Scientific Panel of Independent Experts）和「諮詢論壇」（advisory forum），可提供落實AIA規範所需之專業技術知識與實施建議。 獨立專家科學小組的成員係由執委員會指定，執委會將視任務所需的最新科學或技術專業知識進行挑選，該小組最重要的任務在於支援通用AI模型和系統相關規定的實施和執行，包括向AI辦公室通報存在系統性風險的通用AI模型、開發通用AI模型和系統能力評估的工具和方法等。[18] 諮詢論壇成員亦由執委會指定，執委會應顧及商業和非商業利益間的平衡，從AI領域具有公認專業知識的利害關係人當中，尋找適當的人選。諮詢論壇主要任務是應理事會或執委會的要求，準備意見、建議和書面報告，供其參考。[19] 4.會員國內部各自之市場監管機關 在會員國層級，由各國市場監管機關負責督導AIA規定之實施[20]，各國並將成立或指定公告主管機關（notifying authority），負責進行公告合格評估機構（notified bodies）評選與指定事宜，日後將由各公告合格評估機構負責AIA下的第三方合格評估業務。[21] （四）實施與配套措施 1.分階段實施 AIA的規定將在該法生效24個月後開始實施，然考慮到歐盟和會員國的治理結構尚在討論中，且業界在法遵上也需要時間調適，因此AIA的部分條文將分階段實施。 (1) AIA通則以及不可接受風險的AI系統禁令在該法生效6個月後即實施； (2) 通用AI模型、第三方認證機構和會員國公告合格評估機構、以及違反AIA的罰則等相關規範，於該法生效12個月後開始實施； (3) AIA附件III清單之高風險AI系統相關義務，要等該法生效36個月後才開始實施； (4) 而AIA生效前已上市之通用AI模型提供者，應在該法生效36個月內，採取必要行動使其模型合乎AIA規定。[22] 2.罰則規定 AIA訂有罰則，在AIA措施正式實施後，違規者可能面臨鉅額罰款[23]。 3.配套措施 由於AIA以建立監管框架為主，相關規定之實施細則或標準，這仍待執委會逐步制定。因此，在AIA各配套辦法提出之前，AI辦公室將以「實踐守則」（codes of practice）[24]和「行為守則」（codes of conduct）之訂定與推動為主，另外又提出「人工智慧公約」，希望藉由此些配套措施協助受AIA規範的各方，使其在最短時間內能順利履行其應盡義務。 (1) 「實踐守則」 實踐守則（codes of practice）針對的是通用AI模型提供者。AI辦公室將鼓勵所有通用AI模型提供者推動和參與實踐守則的擬定，AI辦公室亦將負責審查和調整守則內容，確保反映最新技術及利害關係各方的觀點。實踐守則應涵蓋通用AI模型和具系統性風險的通用AI模型提供者的義務、系統性風險類型和性質的風險分類法（risk taxonomy）、以及具體的風險評估和緩解措施。[25] (2) 「行為守則」 行為守則（codes of conduct）之目的在於推動AIA的廣泛適用，由AI辦公室和會員國共同推動，鼓勵高風險AI系統以外的AI系統提供者、部署者和使用者等響應，自動遵循AIA關於高風險AI的部分或全部要求。AI系統的提供者或部署者、或任何有興趣的利害關係人，都可參與行為準則。[26] (3) 「人工智慧公約」 AIA中的高風險AI系統以及其他重要規定需待過渡期結束才開始適用[27]，因此執委會在AIA的框架外，另提出「人工智慧公約」（AI Pact，下稱AI公約）計畫，鼓勵企業承諾在AIA正式實施前，即開始實踐該法規範。 AI公約計畫有兩個行動重點，其一是要提供對AI公約有興趣的企業有關AIA實施流程的實用資訊，並鼓勵這些企業進行交流。AI辦公室將舉行研討會，使企業更了解AIA以及如何做好法遵的準備，而AI辦公室也可藉此收集企業的經驗反饋，供其政策制定參考。 另一個重點是要推動企業承諾儘早開始實踐AIA，承諾內容包括企業滿足AIA要求的具體行動計畫和行動時間表，並且定期向AI辦公室報告其承諾進展；AI辦公室會收集並發布這些報告，此作法不僅有助提高當責性和可信度，亦可增強外界對該些企業所開發技術的信心。[28] 參、事件評析 執委會希望透過AIA提供明確的法律框架，在推動AI創新發展之際，也能確保民眾的安全權利保障，並希望AIA能夠複製GDPR所創造的「布魯塞爾效應」（Brussels Effect），為國際AI立法建立參考標竿，使歐盟成為AI標準的領導者。然AI技術應用的革新發展速度驚人，從AIA草案提出後的兩年內，AI技術應用出現顛覆性的變革，生成式AI的技術突破以及該技術已顯現的社會影響，使得歐盟內部對於AIA的監管格局與力度有了更多的討論，看法莫衷一是。因此，AIA最後定案時，內容有多處大幅調修與新增。 （一）AI系統定義與OECD一致 首先，執委會的原始草案中，強調AI系統的定義方式應根據其關鍵功能特徵，並輔以系統開發所使用之具體技術和方法清單。[29]然AIA最後捨棄詳細列舉技術和方法清單的作法，改採與OECD一致的定義方式，強調AI的技術特徵與運行模式。採用OECD的定義方式固然係因OECD對AI系統的定義更具彈性，更能因應日新月異的AI新技術發展；這樣的作法亦有助AIA與國際接軌、更為國際社會廣泛接受。 （二）規範通用AI模型並課予生成式AI透明性義務 其次，生成式AI衍生的眾多問題和潛藏風險引發全球熱議，在AIA的三方會談過程中，生成式AI的管制也是談判的焦點議題。原本外界以為歐盟應該會在AIA嚴加控管生成式AI的應用，尤其是「深偽」（deep fake）技術的應用。然而「深偽」技術在AIA的分類方式下，卻僅屬於有限風險的系統，雖負有透明性義務，卻僅需揭露若干資訊即可。「深偽」的問題暴露出生成式AI系統的監管難題，最後AIA拍板定案，僅在透明性義務的章節中提及生成式AI，並且以技術描述的方式取代一般慣用的「生成式AI」(Generative AI)一詞。 歐盟另闢途徑管理生成式AI。AIA的原始草案僅針對AI系統，並無管制AI模型的條文[30]，然有鑑於生成式AI模型係以通用AI模型開發而成，因此AIA新增「通用AI模型」專章，從更基礎的層次著手處理生成式AI的問題。在AIA生效後，歐盟境內的通用AI模型將統一由歐盟的AI辦公室負責監管。考慮到生成式AI應用的多樣性，歐盟從通用AI模型切入、而不針對生成式AI進行管理，可能是更務實的作法。 （三）推出多項配套措施強化AI治理與法遵 最後，歐盟在AIA框架外，針對不同的對象，另建多項配套措施，鼓勵非高風險AI系統提供者建立行為守則、推動通用AI模型提供者參與「實踐守則」的制定和落實、並號召AI業者參與「AI公約」提早遵循AIA的規定。這些措施可指導相關參與者採取具體的步驟與作法達到合規目的，俾利AIA之實施獲得最佳成效。 AIA眾多執行細則尚待執委會制定，包括高風險AI清單的更新、通用AI模型的分類方式以及標準制定等，這些細節內容將影響AIA的實際執行。我國應持續關注其後續進展以因應全球AI治理的新格局，並汲取歐盟經驗作為我國AI監管政策與措施的參考。 [1]Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, 2024, OJ L( 2024/1689), http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (last visited July. 12, 2024). [2]High-Level Expert Group on AI of the European Commission, Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence, April 8, 2019. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). 該小組在2018年12月提出草案並徵求公眾意見，並於2019年4月正式提出該倫理指引。 [3]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI, Dec. 9, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). [4]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law, March 13, 2024, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (last visited June 25, 2024). [5]European Parliament, Position of the European Parliament adopted at first reading on 13 March 2024 with a view to the adoption of Artificial Intelligence Act, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html# (last visited June 25, 2024). [6]AIA, art. 113. [7]AIA和OECD對AI系統的定義的差異僅在於用字遣詞及語句編排方面，兩者在意涵上其實是一致的。See AIA, art. 3(1). [8]AIA, art. 2. [9]AIA, art. 3(63). 執委會原先認為，AI模型無法獨立使用，僅需鎖定AI系統監管即可，然而生成式AI衍生的諸多問題，令人擔憂放任通用AI模型發展可能產生無法預期的後果，因此歐盟最後決定在AIA條文中加入通用AI模型規範。 [10]但AIA訂有豁免適用的規定，包括國安和軍事領域、科學研究和開發目的、以及純粹個人非專業活動使用的AI皆不受AIA約束。AI價值鏈的其它參與者還包括進口商、授權代表、經銷商等。See AIA, art. 2. [11]AIA, art. 50. [12]AIA, art. 53. [13]AIA, art. 51. 「系統性風險」是指通用AI模型特有的高影響力所造成的風險。由於其影響範圍廣大，或由於其對公共健康、安全、公眾的實際或合理可預見的負面影響，進而對歐盟市場產生重大影響。See AIA, art. 3(65). [14]AIA, art. 53. 在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型除外。 [15]AIA, art. 55.例如進行模型評估、進行風險評估和採取風險緩解措施、確保適當程度的網路安全保護措施。 [16]Commission Decision On Establishing The European Artificial Intelligence Office, C(2024) 390 final, 2024, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/101625 (last visited June 25, 2024). [17]AIA, art. 65. [18]AIA, art. 68. [19]AIA, art. 67. 該條款規定，歐盟的基本權利局（The Fundamental Rights Agency）機構、歐盟網路安全局（The European Union Agency for Cybersecurity）、歐洲標準化委員會 (CEN)、歐洲電工標準化委員會 (CENELEC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 應為諮詢論壇的永久成員。 [20]AIA, art. 70. [21]AIA, art. 28 & 29. [22]AIA, art. 113. [23]AIA, art. 99. [24]AIA, art. 56. [25]AIA, recital 116 & art. 56. [26]AIA, art. 95. [27]AIA有關治理組織、罰則、通用AI模型的規定於該法生效12個月後才開始實施，屬於附件二範圍的高風險AI系統的相關規定則遲至該法生效36個月後才實施。AIA, art. 113. [28]European Commission, Shaping Europe’s digital future: AI Pact, (last updated May 6, 2024) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact (last visited June 25, 2024). [29]Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, COM(2021) 206 final, recital (6). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206 (last visited June 25, 2024). [30]執委會的原始草案中，僅於第四章關於AI系統透明性的條文中提及具有「深偽」（deep fake）能力的系統應負揭露義務。