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」
美國「聯邦通訊委員會」(Federal Communications Commission,FCC)於2010年12月21日表決通過「網路中立性」(Net Neutrality)規則,確保網際網路的自由開放,限制網路服務提供者(ISP)不得針對網路流量與內容進行不合理的管制,保障消費者權益、意見表達的自由、網路服務的競爭與創新。 網路中立性爭議由來已久,自2005年FCC公布網際網路政策聲明以來,對於管制機關是否介入ISP對於網際網路流量與內容之管理,一直爭執不斷。網路上服務與內容的創新驅動寬頻網路的發展,寬頻網路的普及又促進更多的創新與投資,在此時,寬頻網路壅塞的問題也日益嚴重,寬頻ISP為了確保競爭優勢,開始針對網路的流量進行管理,投入新技術建立網路流量的優先權與過濾機制中。 為了避免ISP管理網路的行為影響網路的競爭與創新發展,FCC自2009年開始探討網路中立性之管理規則。 本次公布之網路中立性規則包含五個部分: 1. 透明度(Transparency): ISP應公開揭露關於網路管理的資訊,包含網路接取服務之管理措施、商業條款,提供消費者及上下游業者做出適當的選擇。 2. 禁止封鎖(No Blocking)行為: 不得任意封鎖使用者及其他網路服務或內容提供者合法使用、接取網路的權利,凡是合法的內容、服務、應用等,皆不得被阻止。 3. 禁止不合理差別待遇(No Unreasonable Discrimination): 不得無故對於消費者接取網路之內容與流量進行差別待遇。 4. 定義合理的網路管理行為(Reasonable network management): 合理的網路管理包括:確保網路的安全與完整、解決網路壅塞的狀況、基於消費者自願的控制與過濾機制。 5. 區分無線行動網路與特殊服務 考量無線行動網路在速度、容量上與固定網路的差異,FCC制訂相關量測的規範,在合理網路管理的條件上,無線行動網路與固定網路將有不同的管制密度。 而FCC也將區分網路特殊服務,有別於單純的寬頻接取服務,特殊服務是在基礎網路上提供主要專業用途的服務,例如VOIP或視訊服務(IPTV),以促進更多元的私人網路投資與更創新的網路服務發展。 新的網路中立性規則仍然受到許多的批評,倡議者認為FCC宣示的管制強度太低,ISP有可能以各種手段迴避管制,公眾利益團體亦認為FCC未禁止「付費優先權」(Pay for priority),將使網際網路出現「高速/慢速」的不公平狀況;而反對者則認為FCC的管制將影響網路的創新服務發展,不利未來的投資。然而無論如何,這仍是在Comcast案受挫後,FCC維護網際網路的開放性所重新邁出之重要一步。
歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙歐盟執委會(European Commission)於2022年5月3日發布「歐洲健康資料空間」(European Health Data Space, EHDS)規則提案,其旨在克服健康資料利用之障礙,以充分發揮數位健康與健康資料之潛力。EHDS為一個專門用於健康之資料共享框架(health-specific data sharing framework),針對患者以及用於研究、創新、政策制定、患者安全、統計或監管目的等電子健康資料之運用,建立明確規則、通用標準與實務、基礎設施與治理框架,無論是個人、醫療人員、健康照護提供者、研究人員、監管人員、產業界皆可由此受益。 EHDS之具體內容主要包括九個章節: (1)第一章為一般條款(General provisions),內容包括本規則之主題與範圍,並闡明定義、以及與其他歐盟法規之關係; (2)第二章為電子健康資料之原始利用(Primary use of electronic health data),其針對歐盟一般資料保護規則(GDPR)所載權利,增訂補充性之配套保護機制,並設定醫事人員及其他健康從業人員針對EHD之義務; (3)第三章為EHR系統與福祉應用(EHR systems and wellness applications),其主要重點為EHR系統之強制性自我認證計畫(mandatory self-certification scheme),要求其需符合可互通性與安全性等基本要求,並界定EHR系統中各經濟營運商(economic operator)之義務、EHR系統合規(conformity)要求,並負責EHR系統市場監督機構之義務; (4)第四章為電子健康資料之二次利用(Secondary use of electronic health data),如將資料用於研究、創新、政策制定、患者安全或監管活動。本章定義一組資料類型,規範可利用之既定目的以及受禁止之目的(如商業廣告、增加保險、開發危險產品),並規定會員國必須建立健康資料近用機構(health data access body),以便電子健康資料的二次利用,並確保由資料持有者所產生之電子資料可提供給資料使用者; (5)第五章為其他行動(Additional actions),其旨在提出其他措施以促進會員國之能量建構(capacity building),以配合EHDS之發展,包括數位公共服務之資訊交換、資金,並規範於EHDS下非個人資料之國際近用規定; (6)第六章為歐洲治理與協調(European governance and coordination),其創建「歐洲健康資料空間委員會」(European Health Data Space Board, EHDS Board),促進數位健康當局及健康資料近用機構之間的合作,特別是電子健康資料之原始與二次利用間之關係,並包含歐盟基礎設施聯合管理小組(joint controllership groups for EU infrastructure)相關規定,其任務在於就電子健康資料之原始與二次利用所需之跨境數位基礎建設進行相關決策; (7)第七章為授權與委員會(Delegation and Committee),其允許歐盟執委會通過關於EHDS之授權法案(delegated acts),並希望根據C (2016) 3301號決定成立一個專家小組,以便於準備授權法案、實施本規則時提供建議與協助; (8)第八章為附則(Miscellaneous)規定,其中包含關於合作與處罰之規定,以及要求於本規則實施後進行評估與檢視之條款; (9)第九章為延遲適用與最終條款(Deferred application and final provisions),其規定本規則與個別條款之生效日。
義大利個資保護機關裁罰遠距大學使用臉部辨識系統違反GDPR義大利資料保護主管機關(Garante per la protezione dei dati personali, GPDP)於2026年1月29日決定,對遠距大學 Università Telematica e-Campus(下稱 e-Campus)處以5萬歐元罰鍰,理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及義大利個人資料保護法。 本案中,e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認,要求學生事先上傳臉部影像與身分證件,建立生物特徵模型,並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式,進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月,以及系統會將課堂影像保存至口試日,且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形: 一、適法依據不足: GPDP指出於義大利法制下,私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構,相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款(g)相關規定,以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由,但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格,顯示雙方存在明顯權力不對等,因而該同意無效。 再者,在以公共利益為目的處理敏感資料(包括生物特徵資料)時,應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引(ANVUR),因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律,亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款(c)及(e)、第9條第1款(g)之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則: 校方將臉部辨識資料保存長達12個月,超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗,亦可即時改以人工方式檢核,無須長期保存相關資料。此外,後續系統將課堂影像保存至口試日,亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估(DPIA): 本案涉及大量學生(每班級約400至500人)之生物特徵資料處理,屬高風險情形,依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估,調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表,被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述,考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素;同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度,作為減輕處罰之因素,最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰,並命其將裁決公告於官方網站。
何謂「TLO」?「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。 日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。 在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。