人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。
該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。
指南內容簡述如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
去(2005)年11月,全球幹細胞研究先驅-韓國首爾大學黃禹錫(Hwang Woo-suk)教授承認其研究有國際醫學倫理瑕疵,引發軒然大波。其後,相關的醜聞頻傳,黃教授更被控研究造假,使得原本以前瞻之胚胎幹細胞研究技術(即體細胞核轉置技術”somatic cell nuclear transfer”)獨步全球的韓國科學界,研究信譽遭受嚴重打擊。 偵辦「黃禹錫科研論文造假醜聞案」的南韓檢察當局,經連日傳訊相關人員後,正考慮對黃禹錫等四人採取司法懲處。 對於被查出不法獲得並使用科研用卵子的黃禹錫,檢方考慮依據違反「生命倫理及安全之法律」等條文予以懲處。 據指出,檢方在調查中,掌握了2004年及2005年刊登在「科學」雜誌上的科研論文,黃禹錫等人捏造體細胞複製幹細胞,和為病患複製培育胚胎幹細胞的科研數據,矇騙了整個科學界。調查顯示,黃禹錫去年十一月檢驗幹細胞的遺傳基因(DNA)指紋之前,似乎真的不曉得根本就不存在為病患量身打造複製培育胚胎幹細胞的事實。但檢方卻證實黃禹錫確實指示屬下研究員,將部分照片等科研數據和資料,自我膨脹等造假的事實。 由於生醫研究給許多病患帶來新的治療希望,因此其通常會以實際行動(即自願捐贈研究用檢體、協助經費募集等)表達支持。惟研究瑕疵或造假則會讓病患及一般民眾認為遭受欺騙,進而影響其未來捐贈檢體或以受試者身份參與生醫研究之意願。可見生醫倫理並不僅是道德呼籲,也是生醫研究能否順利進行、生醫研究能否生根發芽的重要基石。 黃禹錫案之相關報導可參見 The Economists, December 3 rd 2005, p. 71; The Economist, December 24 th 2005, p. 109-110
當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標日本總務省下設之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System)各自已發展出道路交通資訊通信系統(Vehicle Information and Communication System,簡稱VICS)、電子收費系統(Electronic Toll Collection System,簡稱ETC)、雷達防追撞(レーダー)等不同通訊技術,自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式,利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態,在人口稀少之地區利用無人駕駛系統,使駕駛不足之問題得以解決,對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為: 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術,降低事故之發生,普及車聯網等資通訊系統,車中行動模式之變革,並透過異業結合創造新的服務模式,達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
司法改革的一小步,替代性紛爭解決機制的一大步-談日本「ADR 利用促進法 法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。