德國資料倫理委員會(Datenethikkommission, DEK)於2019年10月針對未來數位化政策中的重點議題發布最終建議報告;包括演算法產生預測與決策的過程、人工智慧和資料運用等。德國資料倫理委員會是聯邦政府於2018年7月設置,由多位學者專家組成。委員會被設定的任務係在一年之內,制定一套資料倫理標準和指導方針,作為保護個人、維持社會共存(social coexistence)與捍衛資訊時代繁榮的建議。
最終建議報告內提出了幾項資料運用的指導原則,包含:
2015年11月3日德國杜塞道夫地方法院(以下稱德國法院)依據歐盟法院之《華為訴中興》案(Huawei v ZTE case, 16 July 2015, Case C- 170/13)的先決裁判發出第一例禁制令(Cases 4a O 144/14) (Nov. 3, 2015)。這個判決係義大利公司SISVEL公司認為青島海爾德國公司(以下稱海爾公司)侵害其有關GPRS及 UMTS無線網路專利組合之標準專利,並已經對海爾公司發出專利侵權通知,並發出授權要約,海爾公司則抗辯認為,SISVEL僅通知其母公司而未通知其分公司,且其授權要約不符合FRAND原則。 德國法院認為,SISVEL只要將足夠的專利侵權資訊及授權要約通知海爾母公司進而據以判斷是否與SISVEL展開授權協商即可,若要求專利權人亦須一一通知其分公司,則將流於形式。 其次,海爾公司雖因認為SISVEL要求之授權金過高,故拒絕SISVEL的授權要約並提出反向要約,但卻未在提出反向要約後之合理期間內依據歐盟法院在《華為訴中興》案先決裁判中之見解,對SISVEL提供保證金以擔保其授權協議尚未達成前對SISVEL專利之使用費用。故德國法院進一步對前述合理期間給予確切期間,即拒絕專利權人要約時起一個月內。 至於海爾公司主張SISVEL授權要約不符合FRAND原則之抗辯,德國法院認為因海爾公司未履行前述程序,故尚無須判斷SISVEL授權要約是否FRAND原則。故何種情形屬於符合FRAND原則,仍留由後續之實務見解加以補充。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
英國發布國家資料戰略(National Data Strategy)英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)於2020年9月9日發布「國家資料戰略」(National Data Strategy),作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示,資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間,政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊,除達成了防疫目標,更維繫了各層面的經濟生活。因此,本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗,試圖透過資料的釋出流通與運用,讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦,提高生產力與創造新型業態,改善公共服務,並使之成為推動創新的樞紐。 為優化英國資料的運用,本戰略提出了四個核心面向:(1)資料基礎(data foundation):資料應以標準化格式,且符合可發現(findable)、可取用(accessible)、相容性(interoperable)與可再利用(reusable)的條件下記載;(2)資料技能(data skills):應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能;(3)提升資料可取得性(data availability):鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料,並為國際間的資料流通提供適當的保護;(4)負責任的資料(responsible):確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責(accountable)的方式使用資料,並支援創新與研究。 基此,本戰略進一步提示了五個優先任務:(1)釋出資料的整體經濟價值:建立適切的條件,使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性,同時保護私人的資料權(data rights)、以及企業的相關智慧財產權;(2)建構具發展性且可信賴的資料機制:協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料,避免產生監管上的不確定性或風險,並藉以推動經濟發展。同時,也期待藉由機制的建立,鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用;(3)改變政府運用資料的方式,提升效率及改善公共服務:以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機,推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施,為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式;(4)建立資料基礎設施的安全性與彈性:資料基礎設施為國家關鍵資產,應避免其遭遇安全或服務中斷的風險,進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷;(5)推動國際資料流(international flow of data):與國際夥伴合作,確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同,而受到不當限制。
歐盟提出人工智慧法律框架草案歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)後,持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence),透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利,藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國,而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅,故將被禁止使用,例如:政府進行大規模的公民評分系統;「高風險」則是透過正面例舉方式提出,包括:可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向,而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務,並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務,例如當用戶在與該人工智慧系統交流時,需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」,大部分人工智慧應屬此類型,因對公民造成很小或零風險,各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面,歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行,且將成立歐洲人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board),推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展,也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。