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:
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國州隱私法要求企業揭露資訊 企業應如何平衡隱私法與營業秘密的衝突美國目前沒有聯邦的隱私法,由各州訂定州隱私法、產業隱私法,要求企業應揭露資訊以提升資訊透明度,然而隱私法要求企業揭露的資訊多涵蓋了企業的營業秘密。美國華盛頓州州長於2023年4月27日簽署《我的健康資料法(My Health My Data Act)》的州隱私法,其將消費者的健康資料廣義定義為「與消費者有關或具合理關聯的個人資料,可用於識別消費者過去、現在或未來的物理或心理健康狀況」,例如醫療相關資料、患者接受醫療服務的精確地理位置、透過非健康資料可推斷得出的資料。「非健康資料可推斷得出的資料」,如零售業者蒐集消費者近期採購的訂單內容(非健康資訊),並透過AI機器學習分析得出消費者可能懷孕的比例及預產期,藉此對該消費者投放零售業者的嬰幼產品的個人化廣告。 於《我的健康資料法》廣義定義「健康資料」下,導致消費者可要求企業提供的資料可能涵蓋了「企業長期累積之消費者使用資料、經演算法分析運用之消費者使用資料、共享消費者資料的第三方企業名單」等企業認為屬於其營業秘密的資料。 為平衡隱私法的資訊透明度及企業想保護其營業秘密,建議企業可先採取: 1.使公司的智財部門與資料保護部門合作,確保公司人員對公司營業秘密標的及範圍的認知一致,並盤點企業所有的營業秘密以製作、持續更新營業秘密清單。 2.企業在揭露受營業秘密保護的資料給消費者前,先與消費者簽訂保密契約,並參考前述營業秘密清單約定契約之保密範圍。 如企業欲採取更完備的營業秘密管理措施,建議參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
美國國家公路交通安全管理局發布自駕車安全性評估相關法規預告美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」(The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP)法規預告(Notice of proposed rulemaking, NPRM),建立全國性自願評估與監督制度,以提高自駕車安全性之公共透明度,並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》(National Traffic and Motor Vehicle Safety Act),自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉(Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS)及州、地方法律的前提下,得於公共道路上行駛;若無法符合FMVSS之要求,則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑,FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估,因此NHTSA提出AV STEP,為自駕車設計專門之豁免申請途徑,並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件,以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下: (1)需配置駕駛人之自駕車:需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序,以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間,使駕駛人接管操作。 (2)完全由自駕系統操作之自駕車:監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退(Fallback)機制需具遠端監控能力,且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外,申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施,並持續接受NHTSA監督。