美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案(President’s Management Agenda)〉,其中發展「聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)」,將資料作為戰略資產,藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度,為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分,以指導聯邦資料之管理和使用:1.使命宣言:闡明戰略之意圖與核心目的;2.原則:有十大恆定原則對於機關進行指導;3.實作規範:有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值;4.年度行動計畫:以可衡量之活動來實踐這些實作規範。
於2019年12月23日,〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布,其將建立堅實之基礎,在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之,〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動:
〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動,其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
日本內閣府公布知的財產推進計畫2019日本內閣府知的財產戰略本部在2019年6月21日公布本年度知的財產推進計畫(下稱本計畫),以「脫平均」、「融合」、「共感」做為本計畫三大主軸: 脫平均:依不同個體特性培養頂尖人材,促進新領域之挑戰及創造。以經產省、文科省、總務省、法務省為主責部會,實施包括培養具出色創造能力之人材、提供新創之後備資源、強化盜版因應對策、EdTech(教育科技)之活用、蒐集「STEAM教育」事例等策略。 融合:透過融合不同特性之分散個體,達成加速創新之作用。以經產省、文科省、法務省、厚生省、農林水產省、公正取引委員會為主責部會,實施包括創建智財資產平台、建構有助於AI及資料創作的相關規範等策略。另外修正資料信託認定方案的相關指針、提出資料銀行相關典範案例亦為重點。 共感:以經產省、總務省、外務省、文科省為主責部會,創造價值實現之友善環境,實施包括強化Cool Japan政策、籌劃音樂著作權利資訊資料庫、規劃能對應跨境傳輸之外語Metadata,協助將日本音樂推向海外市場等策略。 綜上,不難發現日本已將「創造」做為本計畫發展之核心概念。從人材培育、創造資料價值及打造軟實力產值等,都顯示智慧財產除保護之外,更應提升並擴散其價值。回顧我國智財戰略綱領在2017年結束之後,並沒有相關計畫延續。然而智慧財產是一國軟實力之展現。透過潛移默化的浸潤,能達到比任何硬實力還大之功效。我國應該思考如何重啟智財戰略,拓展我國軟性底蘊。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
韓國人工智慧風險管理趨勢研析韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進,後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步,迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而,當眾人專注於追求人工智慧的逐利時,也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動,似已超越人類認知能力,或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例,其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上,不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測,乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程,處處是不可測的風險。申言之,從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說,吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色,實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身,事實上難以被確實地預見。甚至,就人工智慧可控性上,亦充斥各類不確定要素,特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止,人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題,包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見,如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤,進而影響判斷,產出具有歧視或偏見之結果[2];個人資料及隱私保護上,則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求,涉及個人資料部分,將面臨蒐集(踐行告知程序)、處理和利用(於當事人同意之範圍內處理、利用)是否善盡保護義務與合乎法規要求;演算法黑箱帶來不透明的決策,難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此,考慮到人工智慧之重要性與風險,或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管,甚或以風險責任分擔角度,討論相關權責分配,以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論,韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念,並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心,探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施,盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 (一)《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》(지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법)正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎,包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義(指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備,包含機器設備運行所必要軟體),以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎;另外也以促進產業發展觀點,訂定產品安全開發與布建之支持法源依據;挹注國家科研能量確保技術穩定;建置智慧機器人產業分類系統,依此做為機器人產業統計基礎,為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中,特別的是除了促進性規範外,亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念,賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」(로봇윤리헌장)相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」,係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展,規範製造和使用人員之指導方針,以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之,機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則,盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此,韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》,可參考如下: 第一條(目標)機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮,並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條(人與機器人的共同原則)人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條(人類倫理)人類在製造和使用機器人時,必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條(機器人倫理)機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴,不得傷害人類。 第五條(製造商倫理規範)機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人,同時,必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條(使用者倫理)機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友,禁止非法改造和濫用機器人。 第七條(實施的承諾)政府和地方政府應實施有效措施,以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵,富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神,企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而,隨智慧機器人技術逐漸深入社會,韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要,進而提出《機器人基本法草案》,並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論,以順應社會整體的變革。 (二)《機器人基本法草案》 如前所述,意識到人工智慧發展已然滲入日常生活,有必要在機器人普及化的社會接受過程中,應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》(로봇기본법)以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導,以有助於機器人產業健全發展。是以,該法在風險控管部分,通過二類做法予以調控,一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者,藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念,分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段,著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性,另就不侵犯人權及社會利益上,強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性;在製造階段,則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等,揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項;最後,則從使用者角度,以應用階段各項自律、他律規範,明示遵法義務與道德倫理原則,並特別指明宜避免過度成癮。 次者,在責任分配與歸屬上,於現行法令無以適用情況下,允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而,為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險,亦設置免責條款,規定當產品因缺陷致使損害發生,而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況,或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致,則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述,《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上,提出諸多可資參考之方式,然而在基本法審議過程中,韓國政府認為雖有必要管制風險,卻不宜過早以立法手段介入遏止創新,而未能通過韓國國民議會。 (三)韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過,然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外,在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢,且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議(국무회의)[5],韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」(AI 국가전략)作為橫跨經濟和社會的創新專案[6],以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手,為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機,進而拔得在相關領域的頭籌;次者,完備先進資通訊技術基礎設施,借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府;其三,從教育扎根,建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才;第四,秉持「以人為本」精神發展人工智慧,建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工,使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略,將可在2030年壯大韓國之數位競爭力,使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜(約3800億美元),提升國民生活品質[7]。 整體而言,該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法,如《信用資訊法》修訂,允許假名化資料利用,以鬆綁人工智慧資料應用需求,並平衡隱私保障;以人為本的道德,像是參考國際間道德倫理之標準,推行「人工智慧道德標準行動計畫」(AI 윤리기준 및 실천방안 마련),加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8];改善整體社會法律體系,包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網,透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動,除帶動人工智慧產業蓬勃發展外,也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國,其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說,採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題,韓國以正面態度,在風險控管措施上,嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題,即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任,使業者可預期政府態度;次者,設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據,確保科研能量技術的穩定;再者,藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎,俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範,雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷,然經立法成本與當時技術成熟度之衡量,並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面,觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式,發現在促進發展上,韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段,以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控,像是倫理道德、歸責原則調控等,考量技術尚未臻成熟,實難以剛性立法方式加之管理,而有以政策方式先試先行之傾向,形塑具有包容彈性之環境,鼓勵人工智慧機器人產業之投入,並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元,誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而,韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」,並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述,韓國面對人工智慧及機器人,對內,以剛性立法手段,先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎,包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等,以拉抬、激勵企業投入研發,促成經濟層面活動之擴散與發酵;對外,以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注,並同步促成內部社會法體制之調整,不難看出韓國政府的企圖與決心,且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面,亦已意識到人工智慧風險管理之重要性,立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式,從研究、開發乃至整合等,厚植我國人工智慧實力,並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法,或許可茲我國借鏡,就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向,可由政府擬定具實質效力之法規範推動之;就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管,採用軟性規範方式,先行以具包容性之政策、指引等作法試行,以待日後技術臻至成熟穩定,再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf (last visited May. 22, 2019) [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 (last visited May. 22, 2019) [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence(last visited May. 22, 2019). [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency(2017/11/15), p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統,主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成,成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構,並協調政策或行政事務。詳細資料可參見:http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉,Bloter,2019/12/17,http://www.bloter.net/archives/364678 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [7] 〈인공지능(AI) 국가전략 발표〉,과학기술정보통신부,2019/12/17,https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [8]〈인공지능 국가전략〉,관계부처 합동,2019/12,頁36-38。