德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。

  德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。

  例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何?

本份指南則提出六項建議:

  1. 促進企業內部及外部訂定相關準則
  2. 提升產品及服務透明度
  3. 使用相關技術應為全體利益著想
  4. 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。
  5. 重視並解決解決機器偏差問題
  6. 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8070&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/07/13)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國零售商Poundland聲稱Toblerone瑞士三角巧克力之新外觀可能導致立體商標不具識別性

  今(2017)年七月,擁有著名「Toblerone瑞士三角巧克力(下簡稱Toblerone巧克力)」之食品大廠「億滋國際(Mondelēz International,下簡稱Mondelēz公司)」,對英國零售商Poundland及其供應商Walkers Chocolates所開發之新產品─Twin Peaks巧克力棒提出警告函,而使該新產品之上市時間延遲。   Mondelēz公司向英國倫敦高等法院提出Twin Peaks巧克力仿冒Toblerone巧克力之紅與金配色之包裝、logo及產品外觀,已侵犯其商標權。並指出Twin Peaks巧克力棒是「欺騙性和混淆性近似(deceptively and confusingly similar)」,使消費者誤認Twin Peaks巧克力棒為Mondelēz公司所生產。   而零售商Poundland於八月中所提之答辯指出,Twin Peaks巧克力棒已取得英國註冊商標,並主張:儘管Mondelēz公司早在1997年將Toblerone巧克力之稜柱體註冊為歐盟立體商標(three dimensional mark),然而因應原物料成本上漲,Mondelēz公司為了不影響售價而於去(2016)年底將該產品之外觀作了變更,包括增加稜柱體之間距、並使原本十二塊稜柱體縮減為九塊;此外,Mondelēz公司於英國所販售之Toblerone巧克力早自2010年起,已改為十一塊稜柱體,亦非當初註冊商標之十二塊稜柱體,因此零售商Poundland聲稱Toblerone巧克力之外觀已不足以具有識別性(distinctive),使該商標「不可避免地被放棄(irretrievably abandoned)」而質疑該商標之有效性。   比對兩者之外觀,相對於Toblerone巧克力為單峰稜柱體,並以瑞士阿爾卑斯山之馬特洪峰(Matterhorn)為意象;而Twin Peaks巧克力棒則為併列之雙峰,且象徵英國之瑞金山(Wrekin)。商標係用以區別商品或服務來源,當其他廠商巧克力棒之產品外觀採用與Toblerone巧克力相同或近似之外觀,使該外觀喪失識別性而趨於通用性(generic),將無法作為商標使用,也因此Mondelēz公司強調其產品之識別性以捍衛其商標權,本案後續發展尚待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

美國「2009年經濟復甦暨再投資法」大幅度修正HIPAA隱私權條款

  2009年02月17日美國總統簽署通過「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, ARRA),將醫療產業列為重點發展項目之ㄧ,擬由政府預算進行醫療資訊科技化計畫,俾使電子病歷的傳輸與交換得兼顧效率及安全。而以規範醫療資訊安全為主的「醫療保險可攜及責任法」之隱私權條款(HIPAA, Privacy Rule),亦因此有重大修正。   其中,最主要的變革在於擴充HIPAA的責任主體,由原有的健康照護業者、健康計畫業者及健康照護資訊交換業者,擴充至凡因業務關係而可能接觸個人健康資訊的個人或業者,包含藥劑給付管理公司、代理人及保險業者等,這些機構或個人原本與醫療院所或病患間係依據契約關係進行責任規範,但被納入HIPAA的責任主體範圍後,則需依此負擔民、刑事責任。   而於加強資訊自主權部份,亦有數個重要變革如下:(一)責任主體之通知義務:依據新規定,資料未經授權被取得、使用或揭露,或有受侵害之虞時,責任主體應即早以適切管道通知資訊主體有關被害之情事,以防備後續可能發生的損害。(二)資訊主體之紀錄調閱權:以往資料保管單位得拒絕個人調閱健康資料運用紀錄之請求,有鑒於病歷電子化後,保存及揭露相關紀錄已不會造成過重負擔;依據新規定,資訊主體有權調閱近三年內個人健康資料被使用次數及目的等紀錄。(三)資訊主體資料揭露之拒絕權:以往責任主體得逕行提供個人醫療資訊作為治療、計費及照護相關目的之使用,無論資訊主體曾表達拒絕之意與否;依據新規定,資訊主體得禁止其向保險人揭露相關資訊,除非保險人已全額支付醫療費用。   以上HIPAA之新增規範,預計於2010年02月17日正式施行。

新加坡個資保護法責任指南

  新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立,原因在於個資保護的責任歸屬,是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此,PDPA第11、12條之法遵責任,組織必須對所持有或控制的個資負責,並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言,PDPA雖有強制性義務責任,但應忖量組織內部責任歸屬的措施,而非僅將責任落於遵守法律的程度,組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。   從而,該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環,確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發,設定組織管理高層之職責與調性,繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向,確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外,也在特定流程設置上,紀錄個人資料流動,了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務,繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。

美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。   為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。

TOP