美國加州「對話機器人揭露法案」

  美國加州議會於2018年9月28日通過加州參議院之對話機器人揭露法案(Bots Disclosure Act, Senate Bill No. 1001)。此一法案於美國加州商業及專門職業法規(Business and Professions Code)第七部(Division)第三篇(Part)下增訂了第六章(Part)「機器人」乙章,擬防範「利用對話機器人誤導消費者其為真人同時並誤導消費者進行不公平交易」之商業模式,本法案將於2019年7月1日正式生效。依此法案,企業如有使用對話機器人,則應揭露此一事實,讓消費者知悉自己是在與對話機器人溝通。

  美國加州對話機器人揭露法案對於「機器人」之定義為全自動化之線上帳戶,其所包含之貼文、活動實質上並非人類所形成。對於「線上」之定義為,任何公眾所可連結上之線上網站、網路應用軟體、數位軟體。對於「人類」之定義為自然人、有限公司、合夥、政府、團體等其他法律上組織或擬制人格。如業者使用對話機器人進行行銷、推銷時,有揭露其為對話機器人之事實,將不被認定違反對話機器人揭露法案,但揭露之手段必須明確、無含糊且合理可讓消費者知悉其所對話之對象為非人類之機器人。值得注意者為,美國加州對話機器人揭露法案,針對「美國本土造訪用戶群在過去12月間經常性達到每月10,000,000人」之網站,可排除此規定之限制。

  本法案僅課予業者揭露義務,至於業者違反本法之法律效果,依本法案第17941條,需參照其他相關法規予以決定。例如違反本法案者,即可能被視為是違反美國加州民法揭露資訊之義務者而需擔負相關民事賠償責任。最後值得注意者為,本法案於第17941條針對「利用對話機器人誤導公民其為真人同時影響公民投票決定」之行為,亦納入規範,亦即選舉人如有利用對話機器人影響選舉結果而未揭露其利用對話機器人之事實時,依本條將被視為違法。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 美國加州「對話機器人揭露法案」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8203&no=16&tp=5 (最後瀏覽日:2026/08/22)
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金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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