美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下:
(1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。
(2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。
(3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。
(4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。
(5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。
(6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。
(7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。
(8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。
(9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。
(10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。
(11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。
(12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。
(13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。
(14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。
(15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。
(16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。
(17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。
(18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。
(19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。
(20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。
(21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。
(22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。
(23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
美國「2009年經濟復甦暨再投資法」大幅度修正HIPAA隱私權條款2009年02月17日美國總統簽署通過「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, ARRA),將醫療產業列為重點發展項目之ㄧ,擬由政府預算進行醫療資訊科技化計畫,俾使電子病歷的傳輸與交換得兼顧效率及安全。而以規範醫療資訊安全為主的「醫療保險可攜及責任法」之隱私權條款(HIPAA, Privacy Rule),亦因此有重大修正。 其中,最主要的變革在於擴充HIPAA的責任主體,由原有的健康照護業者、健康計畫業者及健康照護資訊交換業者,擴充至凡因業務關係而可能接觸個人健康資訊的個人或業者,包含藥劑給付管理公司、代理人及保險業者等,這些機構或個人原本與醫療院所或病患間係依據契約關係進行責任規範,但被納入HIPAA的責任主體範圍後,則需依此負擔民、刑事責任。 而於加強資訊自主權部份,亦有數個重要變革如下:(一)責任主體之通知義務:依據新規定,資料未經授權被取得、使用或揭露,或有受侵害之虞時,責任主體應即早以適切管道通知資訊主體有關被害之情事,以防備後續可能發生的損害。(二)資訊主體之紀錄調閱權:以往資料保管單位得拒絕個人調閱健康資料運用紀錄之請求,有鑒於病歷電子化後,保存及揭露相關紀錄已不會造成過重負擔;依據新規定,資訊主體有權調閱近三年內個人健康資料被使用次數及目的等紀錄。(三)資訊主體資料揭露之拒絕權:以往責任主體得逕行提供個人醫療資訊作為治療、計費及照護相關目的之使用,無論資訊主體曾表達拒絕之意與否;依據新規定,資訊主體得禁止其向保險人揭露相關資訊,除非保險人已全額支付醫療費用。 以上HIPAA之新增規範,預計於2010年02月17日正式施行。
美國高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈針對車輛對車輛間溝通的研究報告國家高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息,以管理車對車之間(V2V)通訊技術,V2V技術最主要著眼在於避免碰撞,根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中,V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息,以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅,例如:V2V可以警告駕駛前車正在煞停,所以候車必須隨之減速以免碰撞,或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況,因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息,諸如:位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果,包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術(DSRC)。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言,並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車(MPV)、卡車、公車,車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。 ●交換資訊部分 僅交換基本安全訊息,其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次,裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息,去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要,將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。 ●V2V未來可能應用 ■十字路口動態輔助:車輛進入十字路口前,如果會發生碰撞會加以警示。 ■左轉輔助:駕駛一旦左轉會撞上來車的時候,特別在於駕駛視線被擋住的情況下,會加以警示。 ■警急電子煞車燈:同方向行進車輛,前車忽然減速的情況下,V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下,知道駕駛目前正在減速,所以可以針對視線外的急煞車預先因應。 ■前端碰撞警示:前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊,避免撞擊前車。 ■盲點警示與變換車道警示:車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近,避免在變換車道的時候發生碰撞。 ■超車警示:警告駕駛超車並不安全,因為對向車道正有車輛往此方向前進。 ●面對網路攻擊 ■設計訊息認證方案,確保交換訊息時的安全性。 ■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。 ■惡意攻擊的回報機制:諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。 ●隱私保護 在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊,對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。 目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見(預計將進行九十天),並審核公眾所提交意見是否可行,在發佈最終的規則。
科技大廠被控剝削開放原始碼社群歐盟執委會( EC )一名資深官員 30 日大聲抨擊幾家美國的大型 IT 企業,指控他們對開放原始碼社群的發展產生過多影響。 EC 的資訊社會與媒體理事會軟體科技首長 Jesus Villasante 表示,如 IBM 、惠普( HP )和昇陽( Sun Microsystems )這些大公司,只是把開放原始碼社群當作承包商,而非鼓勵他們開發獨立的商業產品。 Villasante 在阿姆斯特丹舉行的荷蘭開放軟體大會( Holland Open Software Conference )中指出:「 IBM 會問顧客:你要專有或開放軟體?(如果他們選擇開放原始碼)然後他們會說:好,你要的是 IBM 的開放原始碼軟體。開放原始碼都將變成 IBM 、惠普或昇陽的財產。」 Villasante 說:「這些公司以承包商的模式,利用(開放原始碼)社群的潛能 – 當今的開放原始碼社群,等於是美國跨國企業的承包商。」他呼籲開放原始碼社群應發展更大的獨立性。 他表示:「開放原始碼社群需要看重自己,並瞭解他們對本身和社會都已作出貢獻。從他們瞭解自己是推動社會進化的一部分,並試圖發揮影響的那一刻起,我們才能朝正確的方向前進。」 Villasante 的看法令其他參與討論的成員頗為意外,包括 Sun One Consulting 的首席設計師 James Baty 。業界專家曾表示, IBM 等大公司對開放原始碼軟體的發展,作出相當大的貢獻,他們幫助說服企業與 IT 專業人員相信開放軟體與專有軟體一樣可靠。 Baty 並未直接回應 Villasante 的評論,但表示包括他的雇主在內的大型企業,都有責任奉獻給開放原始碼社群。昇陽捐助若干開放原始碼計劃,包括生產力應用軟體 OpenOffice.org 。 Baty 說:「有些公司僭取了開放原始碼社群的成果,其他公司則抱持他們必須奉獻的態度。(開放原始碼)應被視為一個機會,不是供人奪取和濫用的東西。」 Villasante 也利用稍早的演說,表達對歐洲軟體業的擔憂。他說:「我的看法是,歐洲目前根本沒有軟體產業 – 當今唯一的軟體產業只存在美國,未來或許還會出現在中國或印度。我們應該決定將來是否要建立歐洲的軟體產業。」 Villasante 認為開放原始碼是歐洲軟體產業發產的重要部分,但這種過程卻受到智慧財產遊說團體與傳統軟體業的壓力,及開放原始碼社群本身的分裂所壓抑。他說:「開放原始碼處於徹底的混亂 – 許多人作很多不同的東西。造成現在完全的混亂。」 一位聽眾指出, EC 也要為推動可能損害開放原始碼的軟體專利規章負責。 Villasante 回答,並非所有 EC 的成員都自動支持該規章。他說:「首先,我不負責軟體專利 – 軟體專利規章是由內部(市場)局長管理。資訊協會( Villasante 工作的單位)局長的意見,不一定與內部局長相同。」(陳智文)