德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」，針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求
德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關（unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden）共同於2019年4月3日，召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言（Hambacher Erklärung，以下簡稱「Hambacher宣言」）。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉，但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅，特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料，並且透過自動化的演算系統，干預個人的權利與自由。
諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷，其篩選結果給予女性較不利的評價時，則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視，且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除，否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務，國家有義務使人工智慧的發展與應用，符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時，應符合歐盟一般資料保護規則（The General Data Protection Regulation，以下簡稱GDPR）第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則，並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求：
（1）人工智慧不應使個人成為客體：依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障，資料主體得不受自動化利用後所做成，具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。
（2）人工智慧應符合目的限制原則：透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時，即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。
（3）人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性：人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時，其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋，以利於追溯及識別決策流程與結果。
（4）人工智慧應避免產生歧視結果：人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因，而產生具有歧視性之決策結果，控管者或處理者使用人工智慧前，應評估對人的權利或自由之風險並控管之。
（5）應遵循資料最少蒐集原則：人工智慧系統通常會蒐集大量資料，蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之，且不得逾越特定目的之必要範圍，並應檢查個人資料是否完全匿名化。
（6）人工智慧須設置問責機關進行監督：依據GDPR第12條、第32條及第35條規定，人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施，以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。
（7）人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之：為了符合GDPR第24條及第25條規定，聯邦資料保護監督機關應確認，控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。
綜上所述，Hambacher宣言內容旨在要求，人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時，除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外，亦應遵守上述提出之七點原則，以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。
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陳咸蓁
法律研究員 編譯整理
Datenschutzkonferenz [DSK], Hambacher Erklärung zur Künstlichen Intelligenz, https://www.datenschutzkonferenz-online.de/media/en/20190405_hambacher_erklaerung.pdf (last visited May 20, 2019).
European Commission Page, https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines (last visited May 20, 2019).
美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2021年2月1日與美國國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）以及美國國家電信暨資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）共同簽署合作協議，展現對NSF於2020年所發起的頻譜革新倡儀（NSF Spectrum Innovation Initiative）的支持，其目的在於美國面臨對頻譜使用的需求量增加之際，能在頻譜的研究與發展尋求創新的進步。 頻譜革新倡儀將致力於頻譜的研究與創新，具體行動如下： 建置國家無線電動態區域（National Radio Dynamic Zones, NRDZ）：藉由建立新的前導測試的測試範圍，使研究人員得對頻譜的使用者進行動態頻譜（dynamic spectrum）的研究和開發； 國家頻譜創新和勞動力發展計畫：建立頻譜相關研究人員聯繫管道，並增加頻譜相關勞動力，以支持未來頻譜之相關產業發展； 頻譜研究活動：藉此發展出更多涉及頻譜的應用，特別是跨領域性質的研究活動； 教育和勞動力發展計畫：透過教育和培訓計畫培養兼具專業且多元性的頻譜相關勞動力。 此份合作協議，目的在確保FCC和NTIA的專業人員可以提供其關於頻譜的專業知識，以幫助確保頻譜革新倡議在頻譜的研究、基礎設施和勞動力方面的投資與開發，能符合美國聯邦政府對頻譜的監管、政策目標、原則和策略。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工，部份員工離職時私自拷貝公司檔案，其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密，而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體，造成其重大損害，因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案，但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密，亦即未特定營業秘密標的；此外，即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密，但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密，僅根據被告有僱用原告離職員工等事實，即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張，限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟，法院最終駁回原告請求。法官指出，原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密，原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密，這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工，因為這些員工到新公司任職後所說的任何話，都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情，因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到，企業應定期盤點公司內部資訊，明確界定營業秘密範圍，並落實管理及妥善留存相關證據，發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
歐盟《歐洲資料戰略》歐盟執委會針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題，於2020年2月19日公布一系列數位化政策提案，其中之一即為提出歐洲資料戰略（European Data Strategy）。本戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架，宣示其目標為建構歐洲的資料單一市場（single market for data），視資料為數位轉型的核心，開放至今尚未被使用的資料。歐盟期待商界、研究者與公共部門等社群的公民、企業和組織，得透過跨域資料的蒐集與分析，改善決策的作成基礎或提升公共服務品質，為醫療或經濟等領域帶來額外利益，同時促進歐盟推動人工智慧發展及應用。 本戰略揭示了資料單一市場的建構框架，包含資料必須能在歐盟內與跨域流通並使所有人受益、全面遵守如個資保護、消費者保護與競爭法等歐盟相關規範、以及資料取用（access）和使用的規定，應平等實用且明確，並以之建立資料治理機制；同時，為在技術面強化歐洲數位空間之能力，以完善資料共享所需之資料基礎設施，應創建歐洲資料庫（European data pools），預備將來進行巨量資料分析與機器學習。在上述框架下，本戰略同時擬定了數個具體的措施與制度調修方向如下：（1）建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架：包括於2020年第4季提出歐洲共同資料空間管理之立法框架，於2021年第1季提出高價值資料集（high-value data-sets），評估於2021年提出資料法（Data Act）以建構企業對政府或企業間的資料共享環境、調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架；（2）強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性：建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、於2022年第4季啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、於2022年第2季編纂歐盟雲端監管規則手冊；（3）強化個人有關資料使用之權利：從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度，可能於資料法中優化歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第20條之資料可攜權，如訂定智慧家電或穿戴裝置之資料可讀性格式；（4）建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間：針對戰略性經濟領域與攸關公共利益的資料使用需求，開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間，主要用於保存製造業、智慧交通、健康、財務、能源、農業、公共管理等領域之資料。