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」
日前英國智慧局 (UK Intellectual Property Office) 裁定一則刊登描述銀行用於網路交易時辨識方法的新聞網頁可以做為「先前技術」的有效證據。該局的副局長,同時亦是專利總審查官 Ben Micklewright 指出,網頁上的日期以及內容應該以英美法民事案件中的「機率的平衡」(on the balance of probabilities) 來衡量其證據力。 法國匯豐銀行(HSBC France) 於2005年7月以一項辨識使用者身份的方法對英國智慧局提出專利申請。該方法包含使用者登入時需輸入一組特定的密碼以辨明身份。HSBC France 於申請時以2004年7月2日在法國的申請日期主張優先權。然而英國智慧局的審查官卻依2項證據核駁了 HSBC France 的上述申請,當中一項即為一篇於2004年2月20日刊載於知名雜誌 Computer Magazine 的網站上的文章。該文章描述了一項由 Lloyds TSB提案的身份辨識方法,與HSBC France 提出專利申請的方法有異曲同工之處。 對此 HSBC France 提出抗辨,指出該文章有電子版與紙本,然審查官卻無法提出紙本來證明其公開發表日期。同時HSBC France 亦主張英國智慧局應追隨一件由歐洲專利局 (EPO) 上訴庭的判決,該判決中指出對於網路上電子文章的證據負荷度應高於傳統文件,即應負「無可懷疑」(beyond reasonable doubt)的舉證力。然而 Ben Micklewright 副局長表示英國智慧局無須追從歐洲專利局的判決,並且因為已存在「先前技術」所以該申請案喪失進步性。他更進一步指出上述申請案無論如何皆無法取得商業方法專利,因為該方法不具備技術的本質(“is not technical in nature”)。
何謂「監理沙盒」?沙盒(Sandbox)是一個讓小孩可以安全遊玩與發揮創意的場所,在電腦科學領域,沙盒則是用來代稱一個封閉而安全的軟體測試環境。而監理沙盒(Regulatory Sandbox),則是在數位經濟時代,為因應各種新興科技與新商業模式的出現,解決現行法規與新興科技的落差,故透過設計一個風險可控管的實驗場域,提供給各種新興科技的新創業者測試其產品、服務以及商業模式的環境。 在監理沙盒當中,業者將暫時享有法規與相關責任的豁免,減低法規遵循風險,以使業者能夠盡可能地測試其技術、服務或商業模式。透過在測試過程中與監管者(通常為政府主管機關)的密切互動合作,針對在測試過程中所發現或產生的技術、監管或法規問題,一同找出可行的解決方案,並作為未來主管機關與立法者,修改或制定新興科技監管法規的方向跟參考。 監理沙盒一詞源自英國在2014年因應Fintech浪潮所推動的金融科技創新計畫,而類似的概念也出現在日本2014年修正產業競爭力強化法當中的灰色地帶消除制度與企業實證特例制度。我國則於2017年通過金融科技發展與創新實驗條例,為我國監理沙盒的首例,2018年我國持續推動世界首創的無人載具科技創新實驗條例立法,為我國建構更有利於產業創新的法制環境。
歐盟對於「被遺忘權」公布指導方針與實施準則歐盟資料保護主管機關(European Union Data Protection Authorities, EU DPAs,以下簡稱DPAs)所組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party,以下簡稱WP29) ,於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案(C-131/12)判決結果之指導方針(guideline)。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍,以及各國DPAs受理資料主體(data subject)所提出訴訟之標準。 WP29表示,一如該判決所示,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,才能使資料主體權利受到完整、有效之保護,並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此,儘管搜尋引擎營運者如Google認為,該項指令效力僅限制於歐洲,以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶,所以他們只需要將具爭議的連結,從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調,倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍,對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說,可能將無法全面保護。鑑此,歐洲隱私監管機構(Europe’s privacy regulators)亦於2014年11月26日表示,搜尋引擎營運者如Google公司,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權(right to be forgotten)的範圍,以符合歐洲法院判決的要求結果。 自該判決所確立之資料保護權利主張,以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎,而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結,則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡(approach);次之,若搜尋引擎營運者不允其要求,資料主體則得轉向各國DPAs,在特定情形下,要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據,經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則(criteria),謹分別列出如下: (一)搜尋結果是否連結至個人資訊,並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱; (二)是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象,以及是否公眾應具有取得前述資料之法益; (三)是否資料主體為少數例子,(意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果) (四)是否資料具正確性; (五)是否資料具關聯性且不過份,並(a)連結至資料主體之工作生活;(b)搜尋結果(the search result)連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊;(c)資料清楚反映為個人意見,或顯然受過驗證為事實。 (六)是否根據資料保護指令第8條,該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰; (七)是否該資料已經過時,或是對於資料處理目的來說,其存在已為冗贅; (八)是否該資料處理已足生對資料主體之偏見,並且對其隱私已具有不對等的負面影響; (九)是否搜尋結果與資料連結,已造成資料主體暴露於危險威脅,例如竊取身分或受到跟蹤; (十)是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容,或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉,或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容; (十一)原有資訊是否以新聞目的為出版,而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎; (十二)資訊之出版者是否具有法律依據或義務,使該個人資料得公諸於世; (十三)是否該資料涉及刑事犯罪,而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世,原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者,為搜尋結果之移除;而較不可能對近期發生、犯行嚴重者,為搜尋結果之移除。 以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量,供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟,以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。