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」
德國聯邦經濟及能源部於2016年9月1日公布數位議程框架新的經費公告,以支持智慧聯網示範的實施與推廣。德國聯邦政府於2015年9月公布的智慧聯網(Initiative Intelligente Vernetzung)戰略,該戰略實施的4個面向如下: (1)應用領域的支持:聚焦教育、能源、衛生、交通和管理五大應用領域的數位化和智慧化運用及發展,並排除相關實施障礙; (2)促進合作:促進資通訊技術與五大應用領域間的跨領域溝通與合作; (3)改善框架條件:加強投資環境並消除相關障礙;保護隱私權及加強網路安全;制訂相關標準化作業;提升商品或服務市場競爭力; (4)加強各界參與:促進各界參與及討論,共創及共享經濟利益。德國聯邦政府基於該戰略計劃,提出智慧聯網倡議,及提供開放式創新平台,促進不同領域的合作及整合運用,將有助於產業價值及競爭力的提升,並提高國際間合作的機會。 我國為發展智慧聯網相關產業,曾推出包括「智慧辨識服務推動計畫」、「智慧聯網商區整合示範推動計畫」等相關應用服務整合及解決方案計畫,今年更陸續推出「亞洲‧矽谷推動方案」、「數位國家‧創新經濟發展方案」,藉以提高數位生活服務使用普及率,並以創新驅動產業升級轉型。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
我國電子公文法制的最新發展 數位著作權侵權監控公司Rightscorp, Inc.之爭議Rightscorp, Inc.成立於2011年,總部位於美國洛杉磯,該公司與網際網路服務提供者合作(Internet Service Provider, ISP),監控以P2P方式所進行之非法下載行為,並依數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)之規定,代理權利人與當事人和解(下載一非法檔案的和解金額是20美元)或透過訴訟以保護權利人之智慧財產權,近年越來越多大學甚至是華納兄弟(Warner Bros.)、唱片公司BMG使用Rightscorp這樣第三方公司的服務來監控非法網路活動。 年初(2015)在喬治亞州(City of Monroe, Georgia),該公司因未得消費者同意以電話留言或者發送簡訊、email的方式威嚇消費者達成非法著作權下載之和解,被控訴違反「電話消費者保護法」(Telephone Consumer Protection Act),原告Brown和Ben Jenkin主張針對每一筆非法之通訊連絡請求損害賠償,總額估算可能會超過千元美元。 去年(2014),Rightscorp在加州聯邦法院(California federal court)面臨之集體訴訟仍在進行中,原告方指出Rightscorp並未提供非法下載之債務有效證明且濫用美國千禧年著作權法(DMCA)的通知機制,控訴該公司違反「電話消費者保護法」(TCPA)、「公平債務催收行為法案」(Fair Debt Collection Practice Act )和「濫用訴訟權利」(Abuse of Process)。 Rightscorp的商業模式,對權利人來說,確實可以有效追蹤侵權行為人,某種程度上可適當地遏止非法下載行為,但手段上也影響到當事人的權利,妥適性有待商榷。惟可預見的是,後續判決結果將可能影響類似公司在防範網路非法下載時的相關反制措施。