德國聯邦政府公布人工智慧戰略，制定AI發展及跨領域應用框架
德國聯邦政府於2018年11月15日公布聯邦政府人工智慧戰略（Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung），除了針對人工智慧一詞定義外，並概述德國人工智慧戰略的3項基本原則，14項目標和12項行動領域。
第一項原則係透過該戰略，為德國在人工智慧（AI）的發展和應用制定整體政策框架，促進德國成為人工智慧最佳研究環境，以及人工智慧在產業與中小企業之應用，以確保德國未來競爭力。第二項原則係人工智慧在社會各領域有多種應用可能性，將可明顯促進社會進步和公民利益，因此重點將強調AI的應用對於人類和環境可帶來的益處，並加強社會各界對於人工智慧主題的密集交流及討論，確保AI朝負責且共同利益為出發點的開發及應用。第三項原則將透過廣泛的社會對話和積極的政策框架，將道德，法律，文化和制度結合人工智慧之應用融入整體社會。
該戰略列舉之工作項目同時包括評量標準，包含建置德法創意網（虛擬中心）、起草國家級且持續性的教育策略、加強相關創業投資力道、針對相關新創公司提供綜合性諮詢和推廣服務、針對自願提供且符合隱私規範之共享資料與建立資料分析基礎設備者研擬獎勵及促進框架、利用風險投資、創業融資和成長科技基金計畫擴展籌資機會、建立至少12個AI應用中心、將人工智慧列為研發機構跳躍式創新的焦點，未來5年加強產學研合作項目推廣、將環境與氣候的人工智慧應用列為發展亮點、共同決策人工智慧技術的導入與應用、透過中小企業4.0中心每年至少與1000家企業建立聯繫並進行AI訓練、將AI實驗室應用情境移轉至工作場所、進一步發展人工智慧平台學習系統、設計擘劃跨領域社會科學之「未來數位化工作與社會基金」、進一步制定相關數位化轉型專家策略、建立德國人工智慧觀測站、組織以人為中心的人工智慧工作環境之歐洲和跨大西洋對話、促進具自決權，社會與文化參與性及保護公民隱私之創新應用、聯邦政府於2025年前將投資約30億歐元於人工智慧發展、開發人工智慧生態系統、培養至少100名相關領域新教授、與資料保護監督機關及商業協會召開圓桌會議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
Bundesregierung, Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Publikation/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.pdf?__blob=publicationFile&v=3 (last visited Dec. 04, 2018).
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, Bundesregierung beschließt Strategie Künstliche Intelligenz, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Meldungen/2018/2018-11-16-bundesregierung-beschliesst-strategie-kuenstliche-intelligenz.html (last visited Dec. 04, 2018).
近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
「聯合國2017年年度隱私報告聚焦政府監督行為」聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議，設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP)，專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。 2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出，報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等)，主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督，將政府監督行為歸類為十項： 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要； 基於了解國家體系、體系比較之監督必要，以秘密(secretive)或公開形式進行； 促進、保護基本人權之相關措施； 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次)； 責任與透明度； 為蒐集、討論實務實踐狀況； 對政府監督行為之進一步討論； 尋求與公民溝通管道； 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要； 基於對政府監督議題之公共論壇需求。 期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發，總結後續推動方向如下： 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突； 國家如何透過監督情報增進隱私保護； 誰有權主張隱私權，隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義； 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實； 透過更廣泛討論，關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。
日研擬對策防農產智財權被外國盜用日本本土所栽培且有登記證照的農作物種子被拿到中國、南韓等地的案例日增，日本政府除了將提高取得品種證照者的收入之外，在六月即將完成的「智慧財產權二00六」報告中，日本政府也將擬定品種保護制度，明示未來在農業領域應該如何因應日本本土研發、栽培的農作物品種，被擅自拿到海外利用。 蔬果等種子很容易被攜帶到海外，通常在外國都遭違法大量栽培，然後再回銷日本，尤其近年來這種例子激增，迫使日本政府不得不思考對策。日本政府打算針對開發植物新品種的人或團體，根據現行的種苗法給予「育種家權利」。日本農林水產省並呼籲中、韓等亞洲國家，應該趕緊制訂完備的法令，禁止日本開發的品種未經許可被擅自生產、販售。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。