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=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國加州地方法院日前判決宣告追及權立法違反聯邦憲法

  「追及權」起源於1921年的法國,又名An artist resale royalty、Droit de suite,在美國則稱為Resale royalty right,是指藝術創作品轉手後,原來的藝術家仍享有一定比例抽成的權利。立法之初在於保護弱勢的藝術創造家,以梵谷的畫作《農婦》為例,原始賣價僅為1000日圓,惟卻在拍賣會場上以6千6百萬日圓創下當時的天價。然而,獲利的僅是收藏家與投資客,梵谷與其後代沒有享受到絲毫利益。再者,藝術創造家不似出版業者或音樂製作者可藉由「授權」或「締約」的方式保護其經濟利益,一件藝術品不僅製作時間長、成本高、且為世界獨一無二,有必要藉由追及權或相類似制度完善權利體系的保障。   歐盟在2001年要求會員國制定追及權相關法律,截至今日,包括歐洲、拉丁美洲、韓國、日本、澳洲、甚至北韓等全球超過165個國家,都採納追及權制度。然而美國則僅有加州針對追及權有立法的規定。雖於1991年美國國會要求著作權局針對此制度之可行性進行調查報告,但結論顯示並無足夠的經濟、政策理由予以支持;此外是否要保護或補償投資者或收藏家的貢獻亦無共識,故未開展立法程序。   相關討論於2012年3月17日再度引起關注。美國加州地方法院宣告Civil Code Section 986(即追及權部分)違憲,其所持理由為此一法條造成其他州的負擔以及違反美國聯邦憲法之商業條款(Commerce Clause),惟此案仍在第九巡迴法院上訴程序中,尚未定讞。相同見解以為,此一制度將會降低藝術品的起始價格且阻礙流通,進而造成整體市場的傷害;況且與傳統自由交易模式有所扞格,又不能強制加諸追及權更是否定的重要理由。   未來我國是否引進追及權制度,加強對藝術創造者的保護,實有待各界深入研究與討論。

美國證券交易委員會允許Overstock公司以區塊鏈(Block Chain)技術為基礎發行公司證券

  數位金融時代已然來臨。美國金融證券市場在2015年12月發生一些重大轉變,其中之一為美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission,下稱SEC)允許Overstock.com公司以區塊鏈技術(Blockchain technology)為基礎透過網路發行公司證券。   區塊鏈技術為一種以分散式結構方式,記錄數據、傳輸及驗證的方法。當有資訊產生時,所有相連電腦會共同驗證該資訊之真實性。驗證該資料具真實性後會寫入區塊鏈,並產生不可竄改的紀錄。   區塊鏈技術特點如下: 一、分散式結構之設計:可達到去中心化效果,以此降低資料遭駭客攻擊或竄改之風險,提升資訊安全。 二、驗證機制:可提供所有參與者共同驗證資料真實性,打造安全可靠之共識環境。 三、P2P機制:可節省繁瑣程序並降低交易成本。   綜合上述三點,區塊鏈技術受到市場極大的關注。為提升資訊安全與降低交易成本及因應數位金融時代,金融業者嘗試將區塊鏈技術應用於股票、債券或是有價證券交易市場,期望可完善金融交易環境。   雖然區塊鏈技術潛在市場龐大,但Overstock公司也在向SEC申請允許以區塊鏈技術發行證券之文件中,指出其選擇將公司訊息儲存在任何人皆可查閱之公開區塊鏈,可能導致個人對其隱私安全的疑慮。即便有此風險,仍認為區塊鏈技術應用於發行證券,將有助完善證券市場交易環境,透過區塊鏈技術,將可紀錄所有交易,從中減少中間商控制市場的空間,並減少賣空之套利行為。   但是,將區塊鏈技術應用於數位金融或許將衍生金融法規相關問題。因為金融法規針對不同類型金融商品,有相關規範管制。若應用區塊鏈技術於相關金融商品,勢必產生相應問題。諸如:股票交易需依據證券交易條例實行,然其中並未設有電子移轉及交易相關規範,若應用區塊鏈技術進行證券交易,主管機關須思考如何規範並控管市場。因此,金融法規將勢必隨之調整以符合數位化趨勢。

美國法院新判決,讓Rambus公司無法取得Micron公司的權利金

  美國德拉瓦(Delaware)州法庭於1月9日判決,記憶體晶片(DRAM)設計業者Rambus公司(Rambus Inc.)因在訴訟過程中,毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料,使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司(Micron Technology Inc.)支付權利金。判決公告後,Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年,該年度Micron公司曾控告Rambus公司,宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時,Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司,而晶片製造業者則予以反擊,宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。     雙方除於法院進行訴訟外,並利用美國聯邦貿易委員會(FTC)進行紛爭處理,互有勝負。例如:去年11月,加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士(Hynix)、三星電子(Samsung Electronics)與南亞科技(Nanya Technology)等公司侵權一案,獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司,因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利,迫使其他晶片製造業者支付權利金,也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。

歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究

  歐盟執委會(The EU Commission)於2022年2月3日發布了一項研究,其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考,以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。   在歐盟的歐洲資料戰略中,認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性,因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動,歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究,首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法,從而產生了資料流可視化工具,用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。   該工具得以讓歐盟執委會: 一、繪製和估計歐盟27個成員國(即歐盟內部資料流)和冰島、挪威、瑞士和英國(即歐盟外資料流)的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量   該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業,而德國的資料流入量最大。該報告還估計,到2030年,來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。   作為資料流市場關鍵層面之一,透過進一步調查資料趨勢,將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。

TOP