IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引
隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。
一、問責制度（Accountability）
由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。
二、價值協同（Value Alignment）
人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。
三、可理解性（Explainability）
人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。
該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
陳明
法律研究員 編譯整理
1. Every day Ethics for Artificial Intelligence, https://www.ibm.com/watson/assets/duo/pdf/everydayethics.pdf. (last visited Oct. 10, 2018).
2. Institute of Electrical and Electronics Engineers, The IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systems, https://standards.ieee.org/content/dam/ieee-standards/standards/web/documents/other/ead_general_principles.pdf. (Dec. 13, 2017).
1. 陳譽文，人工智慧規範性議題綜觀，科技法律透析，第29卷第4期，頁48（2017）。
2. Bias in AI: How we Build Fair AI Systems and Less-Biased Humans, https://www.ibm.com/blogs/policy/bias-in-ai/ (last visited Oct. 20, 2018).
3. The IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systems, https://standards.ieee.org/content/dam/ieee-standards/standards/web/documents/other/ead_general_principles.pdf. (last visited Oct. 03, 2018). 4. Requirements for Moral Judgments, Mt. San Antonio College, https://faculty.mtsac.edu/cmcgruder/moraljudgements.html (last visited Oct. 03, 2018).
歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》（Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online，下稱指引），依據《數位服務法》（Digital Services Act）第28條未成年網路保護規定，未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障，且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料，前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務，及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用，或其提供者知曉部分接收者為未成年人，則該數位平臺可被視為提供未成年人存取，數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡，常見的年齡確認方式有三種：自我聲明、年齡估測、年齡驗證，數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性，以最小侵害措施達成高度安全性，並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮，歐洲數位權利組織（European Digital Rights, EDRi）認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題，依賴年齡認證可能限制未成年人的權利，且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性，但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準，使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界，該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題，值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
歐洲藥品管理局更新利益衝突規範歐洲藥品管理局（The European Medicines Agency，EMA）於3月底至6月初陸續發布四份利益衝突範。包括「處理管理董事會利益衝突政策方針」（European Medicines Agency Policy on the Handling of Conflicts of Interests of the Management Board），將董事會自過去的利益衝突獨立出來單獨規範；並針對違反利益聲明揭露訂立「EMA科學委員會和專家違反利益衝突信賴程序」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts），和「EMA管理董事會違反利益衝突信賴程序」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Management Board Members）；以及修定「處理管理董事會、科學委員會成員和專家利益衝突政策方針」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts）。 針對專家和管理董事會所制定的處理利益衝突規範，主要目的是確保兩者在參與EMA的活動時，不會發生與醫藥業者相關聯的利益衝突，影響EMA公正性。觀察上述規範，可以發現EMA對於專家和管理董事會兩者的規範原則相當一致，皆聚焦於增進利益衝突處理過程的強健性（robustness）、有效性（efficiency）和透明性（transparency）。分別規範的原因在於兩者功能上的區別，分述如下： 1. 專家規範層面，有鑒於在先進醫藥領域中的專家有限，缺少可替代性，因此規範目的在於兼顧公正性與專業之間的平衡； 2. 管理董事會層面，由於其主要任務為監管和決策，規範上區別成員所參與活動的程度和範圍做更為細部的規範，與專家不同，並非有利益衝突就必須迴避。 為進一步加強EMA處理利益衝突的強健性，EMA科學委員會和專家，以及管理董事會違反利益衝突信賴程序的主要規範內容為專家和管理董事會成員作出不實利益聲明時，EMA的處理程序。可區分為調查、聽證與修正三個階段，分述如下： 1.調查階段，首先調查系爭當事人是否為不實之利益聲明後，評估是否啟動違反利益衝突信賴程序； 2.聽證階段，召開聽證會，聽證系爭當事人陳述觀點。倘若確定違反利益衝突信賴，系爭當事人即自EMA除名； 3.修正階段，EMA將審查系爭當事人曾經參與科學審查案件的公正性，並評估是否進行補救措施。 雖然EMA對於專家是否確實聲明利益缺少強制力，然而仍能透過新的利益衝突機制設計，看出EMA對完善利益衝突規範的企圖，值得近來正在修訂利益衝突機制的我國學習。
德國聯邦專利法院認定人工智慧不具專利發明人資格 但特別點出人工智慧在發明之貢獻德國聯邦專利法院在2021年11月中旬對美國發明人Stephen Thaler（後稱Dr. Thaler）所開發之AI系統（DABUS）是否能成為專利發明人作出判決，儘管AI在研發過程中協助發現問題並解決問題，法院仍認為專利發明人必須為自然人，但特別補充說明這項發明確實有得到AI的幫助。 Dr. Thaler及其法律團隊將該發明在各國進行專利申請。盤點各國智財局或法院之考量：美國專利商標局（USPTO）強調發明人應以自然人為由排除這類案件；儘管英國智財局（UKIPO）認同DABUS富有創新，卻否認其為合法發明人，不過認為有必要檢視AI技術帶給現存專利制度的挑戰，並已啟動針對AI發明之法律改革計畫；至於歐洲專利局（EPO）以不符合自然人或實體等資格而核駁這類案件，然而上訴結果將於12月下旬作出判決。 惟澳洲聯邦法院在7月底逆轉做出法律並未禁止以AI為發明人而提出專利申請之判決，這也是繼南非允許AI作為發明人而取得專利權之後的第二個案例。 根據各國智財局、世界智慧財產權組織（WIPO）與法院多將智慧財產係來自於心智創作，卻未定義該心智創作是來自於人類或AI，可預見非人類主體將可被視為發明人並授予智慧財產權。此外，現行智財法律也有重新檢視與定義之必要性，包括釐清AI演算法與AI開發者之角色以重新定義發明人資格或所有權人等議題。
英國發布《AI保證介紹》指引，藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險英國發布《AI保證介紹》指引，藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧（AI）被稱作是第四次工業革命的核心，對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目，陸續推動相關發展政策與規範，如歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AI Act）、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「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）、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」（A Pro-innovation Approach to AI Regulation）（下稱AI政策白皮書）等，各國期望發展新興技術的同時，亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部（Department for Science, Innovation and Technology，DSIT）於2024年2月12日發布《AI保證介紹》（Introduction to AI assurance）指引（下稱AI保證指引），AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施，於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟，目的係為讓主管機關藉由落實AI保證，以降低AI系統使用之風險，並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定，五項原則分別為：安全、資安與穩健性（Safety, Security and Robustness）、適當的透明性與可解釋性（Appropriate Transparency and Explainability）、公平性（Fairness）、問責與治理（Accountability and Governance）以及可挑戰性 與補救措施（Contestability and Redress）。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含：AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟，以下將重點介紹上開所列之規範內容： 一、AI保證之適用範圍： （一）、訓練資料（Training data）：係指研發階段用於訓練AI的資料。 （二）、AI模型（AI models）：係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能，以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力，例如GPT-4。，如GPT-4。 （三）、AI系統（AI systems）：係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統，可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統，其使用的AI模型為GPT-4。 （四）、廣泛的AI使用（Broader operational context）：係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則：鑒於AI系統的複雜性，須建立AI保證措施的原則與方法，以使其有效執行。 （一）、衡量（Measure）：收集AI系統運行的相關統計資料，包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊；以及存取與AI系統設計、管理的相關文件，以確保AI保證的有效執行。 （二）、評測（Evaluate）：根據監管指引或國際標準，評測AI系統的風險與影響，找出AI系統的問題與漏洞。 （三）、溝通（Communicate）：建立溝通機制，以確保主管機關間之交流，包含調查報告、AI系統的相關資料，以及與公眾的意見徵集，並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施：主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性，以及其是否符合法律規範。 （一）、風險評估（Risk assessment）：評測AI系統於研發與部署時的風險，包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險，以及是否影響主管機關聲譽等問題。 （二）、演算法－影響評估（Algorithmic－impact assessment）：用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 （三）、偏差審計（Bias audit）：用於評估演算法系統的輸入和輸出，以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 （四）、合規性審計（Compliance audit）：用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 （五）、合規性評估（Conformity assessment）：用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 （六）、型式驗證（Formal verification）：係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準：以國際標準為基礎，建立、制定AI保證的共識與評測標準，評測標準應包含以下事項： （一）、基本原則與術語（Foundational and terminological）：提供共享的詞彙、術語、描述與定義，以建立各界對AI之共識。 （二）、介面與架構（Interface and architecture）：定義系統之通用協調標準、格式，如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 （三）、衡量與測試方式（Measurement and test methods）：提供評測AI系統的方法與標準，如資安標準、安全性。 （四）、流程、管理與治理（Process, management, and governance）：制定明確之流程、規章與管理辦法等。 （五）、產品及性能要求（Product and performance requirements）：設定具體的技術標準，確保AI產品與服務係符合規範，並透過設立安全與性能標準，以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟（Steps to build AI assurance） （一）、考量現有的法律規範（Consider existing regulations）：英國目前雖尚未針對AI制定的法律，但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律，如英國《2018年資料保護法》（Data Protection Act 2018）等，故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 （二）、提升主管機關的知識技能（Upskill within your organisation）：主管機關應積極了解AI系統的相關知識，並預測該機關未來業務的需求。 （三）、檢視內部風險管理問題（Review internal governance and risk management）：須適時的檢視主管機關內部的管理制度，機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 （四）、尋求新的監管指引（Look out for new regulatory guidance）：未來主管機關將制定具體的行業指引，並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 （五）、考量並參與AI標準化（Consider involvement in AI standardisation）：私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議，尤其中小企業，可與國際標準機構合作，並參訪AI標準中心（AI Standards Hubs），以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定，冀望於主管機關落實AI保證，以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料，並根據國際標準與監管指引所制定之標準，以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大，於各領域皆日益重要，未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引，引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外，應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等，研析國際組織與各國的標準規範，借鏡國際間之推動作法，逐步建立我國的AI相關制度與規範，帶動我國智慧科技產業的穩定發展外，同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。