英國海外屬地直布羅陀,針對透過與日俱增的首次發行代幣(Initial Coin Offerings, 簡稱ICO)募集商業活動,早在2017年9月,其金融服務委員會(Gibraltar Financial Service Commission, 簡稱GFSC)已公布官方聲明,警告投資人運用分散式帳本技術(Distributed Ledger Technology,簡稱DLT)之商業活動,如:虛擬貨幣交易或ICO等具高風險且投機之性質,投資人應謹慎。
GFSC又於2018年1月公布「分散式帳本技術管制架構」(Distributed Ledger Technology Regulatory Framework),凡直布羅陀境內成立或從其境內發展之商業活動,若涉及利用DLT儲存(store)或傳輸(transmit)他人有價財產(value belong)者,均須先向GFSC申請成為DLT提供者(DLT provider),並負擔以下義務:
GFSC和商業部(Ministry of Commerce)又於2018年2月聯合公布,將於第二季提出全世界第一部ICO規範,管制境內行銷(promotion)、販售和散布數位代幣(digital token)行為,強調贊助人須先授權(authorized sponsor),並有義務確保遵守有關資訊揭露和避免金融犯罪之法律。
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則要求進行「網路安全認證機制」歐盟執委會於2019年6月正式通過「歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則(EU Regulation on ENISA and Cyber Security Certification)(Regulation (EU) 2019/881)。規則新增歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security,ENISA)之職責,負責推行「網路安全認證機制(European cybersecurity certification scheme)」。 網路安全認證機制旨在歐盟層面針對特定產品、服務及流程評估其網路安全。運作模式是將產品或服務進行分類,有不同的評估類型(如自行評估或第三方評估)、網路安全規範(如參考標準或技術規範)、預期的保證等級(如低、中、高),並給予相關之認證。為了呈現網路安全風險的程度,證明書上可以使用三個級別:低、中、高(basic,substantial,high)。若資訊安全事件發生時,對產品、服務及流程造成影響時,廠商應依據其產品或服務之級別採行相對應的因應對策。若被認證為高等級的產品,則表示已經通過最高等級的安全性測試。 廠商之產品或服務被認可後會得到一張認證書,使企業進行跨境交易時,能讓使用者更方便理解產品或服務的安全性,供應商間能在歐盟市場內進行良好的競爭,從而產生更好的產品及性價比。藉由該認證機制所產生的認證書,對於市場方將帶來以下之效益: 一、產品或服務的提供商(包括中小型企業和新創企業)和供應商:藉由該機制獲得歐盟證書,可以在成員國中提升競爭力。 二、公民和最終使用者(例如基礎設施的運營商):針對日常所需的產品和服務,能做出更明智的購買決策。例如消費者欲購買智慧家具,就可藉由ENISA的網路安全認證網站諮詢該產品網路安全資訊。 三、個人、商業買家、政府:在購買某產品或服務時,可以藉此機制讓產品或服務的資訊透明化,以做出更好的抉擇。
Google提供免費專利給新創公司Google於2015年7月24日發布專利創客專案(Patent Starter Program),提供參加專案的新創公司免費授權使用兩項專利。此計畫是奠基於License on Transfer (LOT) Network專利授權聯盟的運作,該聯盟是2014年由Google、Dropbox、SAP、Canon、Asana及NewEgg等六家公司共同成立,目的透過聯盟成員間專利交叉授權協議,以對抗專利流氓(patent troll)的濫訴行為。 專利創客專案計畫開放50家於2014年收入介於50萬至20億美元間的新創公司得免繳會費參與LOT聯盟兩年,並依據新創公司業務範圍,提供3至5項專利清單,新創公司可從中選出兩項予以免費使用。另外,這些新創公司有機會瀏覽GOOGLE非專屬授權資料庫,找尋所需專利並詢問GOOGLE出售意願。需要注意的是,在專案期間內,參與成員對於透過專案獲授權之專利,僅得為防禦使用,違反時Google有權終止並予以處罰。同時參與成員亦必須於專案期間遵守聯盟專利交叉授權協議之規範。 整體來說,由於Google提供給新創公司的免費專利清單項目有限,新創公司未必能得到真正有需求的專利,但考量加入專案後,得受到LOT成員間專利交叉授權協議的保護,對於新創公司而言,仍可一定程度避免受到專利流氓危害,而具有正面意義。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。