歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》

  2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下:

  1. 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。
  2. 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。
  3. 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。
  4. 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。
  5. 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。
  6. 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 
  7. 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。

相關附件
你可能會想參加
※ 歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8248&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟針對個人資料傳輸第三國之規範提出參考指引

  歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, 下稱EDPS)於2014年7月14日,針對利用雲端運算以及行動設備,將個人資料從歐盟境內傳輸至非歐盟國家之部分,提出意見書作為參考指引。EDPS通常會針對雲端業者在從事商業服務時,進行監督審查,當個人資料透過雲端運算服務進行傳輸或處理時,會由EDPS先行確認,以確保該傳輸是否符合歐盟之個人資料保護指令(Directive 95/46/EC)與規則(Regulation (EC) No 45/2001)之規範。   有鑑於跨境合作或使用傳輸服務等需求,歐盟境內將個人資料傳輸至第三國或國際組織之情形日益劇增,此參考指引之主要目的在於詳加解釋歐盟資料保護規則(Regulation (EC) No 45/2001)中關於國際間個人資料傳輸之規定以及應該如何適用。   首先,該指引針對何謂個人資料傳輸以及歐盟資料保護規則第9條之範圍做出說明,後續則分別就適當保護之意涵,以及由歐盟執委會基於規則第9.5條之規定依權限得決定第三國是否已達適當保護標準之國家等部分加以論述。最後,該指引則提供確認表,在資料傳輸前應經過一定的確認流程,包括確認資料接收的國家或組織是否已有適當的保護層級,若無,則是否尚有其他資料可證明。如上述皆無法證明,則應考慮是否有例外情況,例如:取得資料所有人同意得進行傳輸、資料所有人與資料控管者因契約約定同意傳輸、資料控管者與第三人因契約約定,基於資料所有人之利益而傳輸、基於重要公益事由或其他法律上之事項必要傳輸、基於保護資料所有人之重要利益而傳輸、基於資料提供於大眾而傳輸等。倘缺乏以上例外情形,則可考慮資料控管者是否得援引自己已經具備適當的安全機制而可進行資料傳輸。最後,如無任何安全之保護,則資料將無法進行傳輸至第三國。   綜上,歐盟針對資料傳輸予第三國之部分做出更詳細之說明作為參考指引,使資料之傳輸與流通更有明確的規範方向,其後續適用之成效為何應可持續觀察。

APEC跨境隱私保護規則體系下之問責機構介紹

美國衛生及公共服務部「曲速行動」透過公私合作夥伴加速COVID-19疫苗研發

  美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, HHS),於2020年6月16日提出「曲速行動(Operation Warp Speed)」,目標是在2021年1月前,提供3億劑具安全有效性的COVID-19疫苗,給所有美國人民使用。參與行動的政府夥伴,包括國家衛生研究院(National Institutes of Health, NIH)、食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)、疾病預防管制中心(Centers for Disease Control and Prevention);與多家製藥公司包含嬌生、默克、輝瑞、Moderna、AstraZeneca等,簽訂研究製造及保證收購疫苗的競爭型補助協議,直接由政府需求主導疫苗藥劑的研發、生產與銷售,藉此滿足國家防疫的戰略需求。   曲速行動為政府部門及公私夥伴間的合作計畫,依據美國國會通過《新冠病毒援助、救濟和經濟安全法》(Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security, CARES Act),計畫補助資金達100億美元,其中超過65億美元用於生物醫學高階研究和發展管理局(Biomedical Advanced Research and Development Authority, BARDA),30億美元用於NIH研究。公私夥伴合作項目包括:「加速研發新冠病毒藥物及疫苗計畫」(Accelerating COVID-19 Therapeutic Interventions and Vaccines, ACTIV)、「快速診斷技術計畫」(Rapid Acceleration of Diagnostics Tech program, RADx)等。   曲速行動從100多種疫苗中先行選出14種候選疫苗,由美國政府補助,進行早期臨床實驗,再分次篩選出最具潛力者,進行大規模檢測。透過公私夥伴合作,不僅成功帶動製藥廠商積極研發,也協助候選廠商間彼此競爭、提升製藥能力,進一步反饋研究經驗給最終產出的疫苗成果。

品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵

陽明交通大學於2025年7月11日,透過律師向美國商標審判及上訴委員會(The Trademark Trial and Appeal Board,簡稱TTAB)提出答辯主張,主張其商標(縮寫為NYCU)並未和紐約大學的商標(縮寫為NYU)有混淆誤認之虞,以下將以此案為例,說明實務上如何運用DuPont Factors(又稱杜邦分析要件)判斷混淆誤認,品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案,用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形,是美國審查實務,或者相關商標爭議判斷,最常引用的判斷標準,並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括:NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項);NYU提供美國正式教育學位課程,而NYCU僅限於台灣課程,未提供美國正式學位,雙方提供不同之教育服務(第2項);NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生,通路未重疊,且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項);無任何實際混淆的證據(第7項);NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中,未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項);NYCU合法註冊校名之縮寫,具有使用與排他性權利,無混淆意圖亦未仿冒(第11項);雙方市場截然不同,混淆風險極低(第12項),以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限,牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段,甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷,不可忽視商標之混淆誤認風險,將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等,耗費人力、時間或經費。因此,務必完善品牌商標管理機制,確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核,以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形,進而鞏固品牌價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

TOP