美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。
該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為:
此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
美國參議院通過《兒童網路隱私保護法》與《兒童網路安全法》,有望加強兒少網路安全保護力道在數位時代,兒童及青少年長時間使用網際網路已成為生活常態,然而,兒少在高度使用社群媒體的同時,也透過演算法大量獲取諸如飲食失調、自殘等「有毒內容」(toxic content)。在享受網路便利性的同時,兒少也面臨遭受騷擾、霸凌,被迫轉學甚至輕生等困境,心理健康面臨危機。為解決前揭問題,美國參議院於2024年7月30日通過《兒童網路隱私保護法》(Children’s Online Privacy Protection Act, COPPA)修正法案及《兒童網路安全法》(Kids Online Safety Act, KOSA)之立法,加強兒少網路安全之保護。 COPPA早於1998年制定,並於2000年開始施行,該法案對於網路營運商蒐集未滿13歲兒童之個人資料相關隱私政策訂有規範,惟自訂定後迄今約25年,均未因應時代變遷做出調整,終於在本次會期提出修正草案。另KOSA之立法重點,則在於要求網路平台業者對兒童預設提供最高強度隱私設定,並建立控制措施,提供父母保護子女及認知到有害行為的機制,課予網路平台業者預防及減輕兒童陷於特定危險(如接收宣傳有毒內容之廣告)之義務等。此二法案經參議院投票通過後,合併為一案送交眾議院審核,重點說明如下: 1.將網路隱私保護主體擴張至未滿13歲之兒童及未滿17歲之青少年(下稱兒少),禁止網路平台業者在未經兒少使用者同意情況下,蒐集其個人資料。 2.禁止網路平台業者對兒少投放定向廣告(targeted advertising)。 3.為保護「合理可能會使用(reasonably likely to be)」網路平台的兒少,調整法案適用的「實際認知(actual knowledge)」標準,將適用範圍擴及至「合理可能被兒少使用(reasonably likely to be used)」的網路平台。 4.建立「清除鈕(eraser button)」機制,使兒少及其父母得以要求網路平台業者在技術可行情況下,刪除自兒少所蒐集之個人資料。 5.要求商務部(the Secretary of Commerce)於新法頒布後180日內,應成立並召集兒童網路安全會議(Kids Online Safety Council),進行包含識別網路平台對兒少造成危害之風險,提出相關評估、預防及減輕危害之建議措施及方法、進行與網路對兒少造成危害相關主題之研究等業務。 觀本次可謂美國對於兒少網路保護之重大進展,惟此法案後續是否能順利提請總統簽署成法,正式具約束效力,仍須持續關注眾議院未來動向。
日本規制改革推進會議促進農業數據利用日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立,具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會,規制改革推進會議於今(2020)年7月2日向安倍晉三首相報告,從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後,最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目,除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外,「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫,實施項目包括以下四項: 利用農林水產省補助金(見註1)導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時,應符合以下要件:根據農業領域AI數據相關契約指引,農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據,該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境,透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據,未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始,利用補助金導入農機廠商的農機時,須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知:因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務,以及為保護人的生命身體財產等必要之情況,農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意,可提供從農民方所取得之數據予有關當局。 日本政府為加速智慧農業落地普及,藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用,保護農民數據使用權利,且將農業數據擴散利用於公共事務,凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視,值得我國做為借鏡。 註1:補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律[昭和 30 年法律第 179 號]」(補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律[昭和 30 年法律第 179 号])的補助金,包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」