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」
今(2021)年10月發布的2021年全球創新指數(GII)報告反映了創新如何塑造和維持世界的運作,最明顯的例子就是COVID-19疫苗的快速發展。此外,數位創新也提供了公部門和私部門應對大流行病浪潮的解決方案,例如接觸者追踪工具、應用程序和診斷方法等。 實際上在2020年9月,也就是COVID-19被宣佈為大流行病的六個月後,第13屆年度GII就預測了未來一年的研發支出將保持強勁。儘管大流行病造成了毀滅性的人員傷亡和經濟衝擊,但研發支出、智慧財產權申請和創業投資(VC)交易都在大流行病前的高峰上持續增長。 在2021年的GII報告中提到,在全球研發支出前2,500名的企業中,約有70%已發布了2020年的研發支出數據,從數據中可發現在2020年整體大約有10%的研發支出增長,且大約60%的企業聲稱其研發支出增加。在智慧財產權方面,向世界智慧財產權組織(WIPO)提交的國際專利申請在2020年創下歷史新高。2020年專利申請在醫療技術、製藥和生物技術呈現明顯增長,與前幾年形成鮮明對比,當時數位通信和電腦技術是增長最快的領域。與健康相關領域的專利活動反映了大流行病期間科學活動的持續增長,且鑑於最近醫療保健與加速數位化的研發突飛猛進,可以預期這些領域的專利申請將在未來幾年繼續強勁增長。
何謂公共出借權(Public Lending Right;PLR )?隨著科技及網際網路的普及,扮演著知識保存及傳遞角色的圖書館,在近幾年來因應讀者的需求,逐漸朝向數位化邁進。提供數位化服務對於圖書館的使用者來說,可降低資料蒐集的時間成本。然而,對於著作創作人而言,圖書館若提供數位化服務,可能會造成整個著作市場的失序,著作權人無法由著作市場取得著作權法所賦予的相當報酬,同時因應數位時代來臨所衍生的電子資料庫業者的生存空間亦大幅被壓縮。目前已有28個國家立法承認著作人的租借權,對於圖書館出借館藏造成著作權人的損失,採取補償制度,即賦予著作權人「公共出借權」(Public Lending Right;PLR),對於著作權人因為圖書館出借館藏所可能的損失,予以一定額度的補償,而歐盟亦正醞釀推行統一的出借權制度。依據法源的不同,PLR在實施上會有不同的做法。目前已實行PLR的28國,其立法基礎大致可分為三類:(1) 根據著作權法中租借權的授權,如德國、澳洲;(2) 根據著作權法外的補償權,如英國;(3) 或是透過地方文化機構的補助。 所謂「公共出借權」或稱「公共借閱權」乃指圖書或其他媒體資料,透過圖書館出借給讀者,而衍生政府以補償金或酬金支給作家的一種權利,是一種權利補償金制度。這個制度經濟上的假設是圖書館的出借行為會對於著作在市場上的銷售產生不利的影響,從而減損了著作權人的收入。但因為圖書館出借圖書乃是整個著作權法促進文化發展下所必須的一環,因此,對於著作權人的特別犧牲加以補償。從文化政策的角度來看,是屬於國家對文化創造者所實施的保護與獎勵措施。而基於圖書館對社會大眾提供免費服務的信念,實施公共出借權的國家,皆以政府經費或另設基金的方式來運作,並未直接向圖書館使用者要求收費,也並非以圖書館經費來支應給予作者的報酬。
美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明,提醒關於加密資產流動性風險有鑑於加密資產(crypto-asset)投資交易潛在風險與市場波動性,美國聯邦準備理事會(Federal Reserve Board)、聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)與通貨監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2023年2月23日發布聯合聲明,提出加密資產增加銀行流動性風險情境,例如穩定幣因市場狀況之變動,導致銀行擠兌使大量存款流出,由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性,加密資產相關資金恐造成流動性風險提高,提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容,有效風險管理作法包括:(1)了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素,以及這些存款易受不可預測波動影響的程度;(2)銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險,並建立有效的風險管理控制措施;(3)應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃(contingency funding planning),例如流動性壓力測試;(4)評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度,以因應加密資產高流動性風險,確保經濟金融穩健發展。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。