歐盟執委會於今(2020)年2月19日發布「歐洲資料戰略」(A European strategy for data),宣示繼前一期「歐洲數位單一市場」戰略的基礎下,將於新一期戰略建立一個真正的歐洲資料空間及資料單一市場,以解鎖尚未被利用的個人資料及非個人資料,使資料能夠在歐盟內部、跨部門和跨領域自由流動,並使所有公部門、公民,或新創、中小、大企業都可存取資料及利用。
本戰略就此提出四大戰略行動,重點如下:
1、資料存取(Data Access)和利用的跨部門治理框架
(1)2020年第四季提出「共同歐洲資料空間」(common European data spaces)的治理立法框架:A.加強共同資料空間及其他跨公私部門資料利用方式的治理機制;B.於GDPR基礎下,基於科學研究目的利用敏感個資時,能較容易決定可以由誰如何利用哪些資料;以及使個人更容易同意其個資的公益目的利用。
(2)2021年第一季通過開放資料指令(Directive (EU) 2019/1024)的高價值資料集「施行細則/執行法」(implementing acts)。
(3)2021年提出《資料法》(Data Act)草案促進企業對政府的資料共享;以及解決現今企業間資料共享常遇到的障礙,例如多方合作建置資料時(如物聯網),釐清各方的資料使用權限及各自的法律責任。
2、推動方式:投資歐洲資料空間重大項目,以加強歐洲處理和使用資料的基礎設施及能力、加強資料互通性等。
3、加強個人資料管理:在GDPR第20條的可攜權(portability right)基礎下,於《資料法》賦權個人更能控制自己被政府及企業所掌握的個資,並使個人能自己決定由誰存取和利用。另外,將由數位歐洲計畫開發「個人資料空間」。
4、促進戰略性產業領域及公益領域的共同歐洲資料空間:歐盟執委會將協助建立包含「共同歐洲工業(製造)資料空間」(Common European industrial (manufacturing) data space)在內的9種領域共同歐洲資料空間,本戰略亦於附件介紹各領域的資料共享基礎背景。
另外,雖非戰略主軸,但文件內容及新聞稿皆提及,執委會將於2020年第四季提出《數位服務法》(Digital Services Act),為所有企業進入資料單一市場建立明確的規範、審查現有政策框架、加強線上平台的責任及保護基本權利。
總而言之,本戰略所欲推展的各項行動,將促進公民、企業組織、研究人員和公部門能更輕易的獲得和利用彼此的資料,進而確保歐盟成為資料驅動社會的模範和領導者。
美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧(AI)為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請,同時本最終審查意見(下稱:本意見書)也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面,作為指標案例。 本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案(Petition)之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表,發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示,DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示,綜觀美國專利法的用詞(如:Whoever)及立法脈絡,均可得知發明人指的是自然人。具體而言,發明人必須是貢獻發明概念(Conception)的人,專利審查程序手冊(MPEP)定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」(the complete performance of the mental part of the inventive act),僅有自然人具有「心智」(Mental/ Mind),因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決,指出「發明人僅限於自然人」。所以,將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS(由人工智慧自行產生的發明)」並不符合美國專利法第115條(35 U.S. Code § 115)。 本案於2019年7月29日提出,隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺,不符合發明人與其繼受人之規範」(35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64)拒絕受理。幾番修正往返後,美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理,Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明,但由Ryan Abbott作為申請人的案件,已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請,立場都是發明人僅限自然人。
歐盟執委會提議檢討WEEE法令規範,並修正回收目標歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告(Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment)中建議,對於產品製造商之回收目標規範標準,應從現行概括固定值:每年人均4kg(4kg/capita per year)回收目標,改為變動式比例值:以現行市場商品平均量之65%,作為規範目標並且,由於法令規範課予產品製造商強制回收責任,市場實務上,也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值,轉而向民間回收業者收購「回收憑證(Recycling Certificates)」,並且,因為供需失衡問題,造成回收業者隨意喊價的情形,也多所見聞。 而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策,還是打算維持原案,提議對於WEEE規範內容進行檢討修改,並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施,導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統,而更具能力對於提高目標規範,能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議,是否得以真正落實未來立法中,值得再加以觀察。
歐盟提出人工智慧法律調和規則草案歐盟執委會(European Commission)於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(簡稱AI規則草案),旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」,促使會員國在發展及運用AI時,能採取協調一致的態度及方法,共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。 歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」(Trustworthy AI)。AI規則草案之提出,除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外,亦呼應2020年歐洲議會(European Parliament)之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動,並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求,以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素,執委會係以「風險為基礎」之概念取向(risk-based approach)制定AI規則草案,避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。 本規則草案將AI系統,依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」,分為下列三種類型,並施以不同程度的監理方式: 一、不可接受之風險:原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如:利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險:於附錄中列出所謂高風險AI系統,要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求;且AI系統進入歐盟市場前,需進行符合性評估(conformity assessment),進入市場後,則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險:鼓勵AI系統提供者或使用者,自願建立行為準則(codes of conduct)。 AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒(regulatory sandbox)機制,且以中小企業、新創公司為優先對象,使創新AI系統進入市場之前,能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。