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).
日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案，以下簡稱日本AI法），旨在兼顧促進創新及風險管理，打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下： 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務：為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則，同法第4至第9條規定，中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策，研發法人或其他進行AI相關研發之機構（以下簡稱研究機構）、提供AI產品或服務之業者（以下簡稱AI業者）及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能：依據日本AI法第15條及第17至第28條規定，日本內閣下應設置「AI戰略本部」，由首相擔任本部長，負責制定及推動AI基本計畫，統籌推動AI技術開發與應用相關政策，並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制：為有效掌握AI開發、提供及應用狀況，防止AI應用侵害民眾權益，日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢，並得基於上述結果，對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案（下稱Mendones案），面對生成式AI與深偽（deepfakes）對數位證據真實性的威脅，美國法院特別提到針對後設資料（metadata）的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據，其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符，整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵，法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此，法院要求原告須提出該影片的後設資料，包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示，原告提交的後設資料不可信，因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊（非典型的資訊），例如：著作權聲明。且法院進一步指出，許多非典型的資訊被放在不相關的欄位，例如：Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」（musical genre）欄位內。因此法院懷疑，前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張，其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出，直到iOS 18版本作業系統，iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術，且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型，因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為，本案生成式AI影片已超越提交虛假引文（Fictitious Citations，即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況）的範疇。在訴訟中使用深偽證據，嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任，並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此，法院採取嚴厲的永久駁回訴訟（dismissed with prejudice），以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節，如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制，以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳，如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序，將有助於強化數位信任。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本經產省於2015年1月15日提出《不正競爭防止法》中期報告書並預計將提出不正競爭防止法修正案為因應日本2014年接連發生重大營業秘密外洩之事件而使日本國內公司蒙受鉅額損失，日本經濟產業省於去年9月開始，積極地展開《不正競爭防止法》修法專家會議，並在2015年1月15日舉行的會議上，揭露了彙整各界公開意見後之《不正競爭防止法》中期報告書（中間とりまとめ），以作為未來修法方向之指引。 該報告書列出之修法方向區分為民事及刑事規定。第一，民事的修正重點有以下三點：(1) 減輕原告（受害企業）之舉證責任，而改由被告（非法使用營業秘密之企業）負擔；(2) 除斥期間之延長：將現行法規定之除斥期間，由10年延至20年；(3) 使用非法營業秘密而製造的物品，禁止轉讓或出口；以及新增邊境措施之規範。 第二，刑事的修正重點則有以下六點：(1) 擴大國外犯罪的處罰範圍：目前現行法僅規範「日本國內所管理之營業秘密」在國外「使用、開示」 之行為，未來將新增處罰在國外之「取得」營業秘密之行為；(2) 新增未遂犯規定，同時將繼續檢討新增共犯及教唆之處罰態樣；(3) 現行法僅規範竊取營業秘密者本人以及藉由前者直接不法取得營業秘密者為處罰對象，但鑒於智慧型手機、平版電腦等裝置（携帯情報通信端末）之普及，造成營業秘密的竊取及使用型態趨向多樣化，是故未來將新增第三人不法取得之相關處罰規定；(4) 使用非法營業秘密而製造的物品，禁止轉讓或出口：新增相關刑罰規定；(5) 法定刑之提高：目前個人最高罰金為1000萬日圓、企業則為3億日圓，未來預計調整罰金之上限；並且，將新增沒收犯罪收益及海外加重處罰之規定；(6) 擬由告訴乃論改為非告訴乃論。 綜上，經產省力爭在2015年1月26日開始的通常國會期間內，依上述之改正要點為基礎，正式提交《不正競爭防止法》之修正案，預計最快將於2016年開始實行新法 ，後續的立法進度，值得吾人持續關注。
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響，七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG（Cyber Expert Group），並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」（Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector），本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅，提供金融機關高標準之因應對策，並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果，建立處置應變之基礎，加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關（private sector financial entities），或關鍵之第三方提供商（critical third party providers），因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務，但也可依要點訂定之原意，在減少自身受到勒索軟體之損害上，或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本，要點所提列之重點如下： 1.網路安全策略與框架（Cybersecurity Strategy and Framework）： 將因應勒索軟體威脅之措施，列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理（Governance）： 支付贖金本身可能於法不容許，也可能違背國家政策或業界基準，金融機關須在事件發生前，檢視相關法規，並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估（Risk and Control Assessment）： 針對勒索軟體之風險，應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約，填補勒索軟體造成的損害。 4.監控（Monitoring）： 針對潛在的勒索軟體，金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務，並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆（Response）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，就其處置措施，須依原訂定之計劃落實。 6.復原（Recovery）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，將受損之機能復原，須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享（Information Sharing）： 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進（Continuous Learning）： 藉由過往之攻擊事件獲取知識，以提高應變勒索軟體之能力，建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範，因此不具拘束力，且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」（G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document）之內容。綜上述CEG所提列重點，針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上，應如何完善資安體制，與日本後續因應勒索軟體之政策，皆值得作為借鏡與觀察。