美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 (Justice in Forensic Algorithms Act),以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條,美國國家標準與技術研究所(National Institute of Standard)必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準,且該標準應包含以下內容:
一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準,以因應使用或發展電算鑑識軟體,所造成區別待遇產生之潛在衝擊。
二、該標準應解決:(1)電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論,且於具備特定方法之案例上,是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性,以及團隊進行哪些研究以驗證該方法;(2)要求對軟體之測試,包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果,例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。
三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件,內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。
四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證,包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外,亦應要求列於公開報告內之相關資訊,且於軟體更新後亦應持續進行驗證。
五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
網路搜尋引擎龍頭Google質疑Microsoft研發的“Bing”搜尋引擎有剽竊Google搜尋結果的狀況,對此Google已提出訴訟。Google表示,為了要調查是否有搜尋結果被剽竊的情形,故意在搜尋引擎中創造近100個毫無意義的搜尋關鍵字,例如“Hiybbprqag”、“Mbzrxpgiys”和“Indoswiftjobinproduction”等,同時對應該關鍵字插入虛假的搜尋結果。在幾個禮拜之後,Google發現競爭對手Microsoft 的Bing搜尋引擎也出現相同的搜尋結果,因此認為Bing有剽竊之疑。Google表示:「Google的搜尋結果是經過多年辛苦努力的成果,這件事情對我們來說像是一場馬拉松賽跑中有人在背後偷襲你,然後突然跳到終點站前迎接勝利,是一種欺騙的行為。」 Microsoft否認剽竊搜尋結果,認為這是Microsoft用來提高搜尋品質結果的方法之一,Bing實際上使用不同的符號和方法來對於不同的搜尋結果加以分級,用來辨別不同的搜尋結果。同時針對搜尋結果提供多數關連的答案,藉此增加消費者對於Bing搜尋引擎的良好經驗,Google使用間諜手法(Spy-novelesque stunt)對競爭對手進行調查,此舉已抹黑Bing,蒙上不好的評價。 Google提出抗辯認為Bing的行為構成簡單而顯然的詐欺,造成不同的搜尋引擎產生同樣的搜尋結果。況且搜尋引擎的功能,若可以出現與Google搜尋下相同的結果,並無法保證能創造出更好的搜尋品質,Microsoft的說法無法獲得肯認,後續延燒的訴訟爭議,有待日後進一步觀察。
美國加州日前開始審查輕量自動駕駛運輸載具應用之測試申請美國加州行政法辦公室(the Office of Administrative Law)於2019年12月17日宣布,根據日前通過之修訂規範,該州車輛管理局(the Department of Motor Vehicles)將審查州內公共道路上進行輕型自動駕駛(下稱自駕)運輸服務商業化應用測試之申請,換言之,業者如取得車輛管理局之核准,可以測試重量未達10,001磅之自駕運輸車輛(如一般客車、中型貨車、可載運雜貨類商品的客貨兩用車等)服務。另外,業者如欲就該自駕運輸服務收取運輸費用,則必須另向車輛管理局申請佈署(deployment)許可,即商業化或供公眾使用之許可。 不論何種自駕運輸車輛服務之測試,均須遵循現行測試、佈署之申請程序要求,並根據車輛管理局的核准內容進行有或無安全性駕駛人(safety driver)的自駕運輸服務測試,簡要整理不同規範要求如下: 如為有安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 證明車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 維持測試駕駛人(test driver)的培訓規劃,並且證明每位測試駕駛人均完成培訓。 確保測試駕駛人維持潔淨(clean)的駕駛記錄。 確保測試駕駛人在測試期間乘坐在駕駛座上監控車輛的運行狀況,並在有需要的時候可以即時接管車輛。 須提交年度脫離(或譯為解除自駕)報告(disengagement report),且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如為無安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 提供測試自駕運輸服務所在地方當局之書面通知以茲證明。 證明自駕測試車輛符合以下要求: (1)車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2)車輛與執法部門間的通訊方式。 (3)製造商將如何監控測試車輛之說明 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫。 證明自駕測試車輛符合聯邦機動車輛安全標準(FMVSS),或提供國家公路交通安全管理局(NHTSA)之豁免監管證明。 證明自駕測試車輛可以在沒有駕駛人存在的情況下可以自主運行,並屬於美國汽車工程師協會(SAE)標準等級4、等級5之車輛。 證明測試車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 通知車輛管理局將要測試營運的區域範圍。 維持遠端遙控操作相關培訓規劃,並證明每位遠端遙控操作者均完成培訓。 須提交年度脫離報告,且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如自駕運輸服務擬商業化或供公眾使用,申請佈署之相關要求如下: 證明車輛: (1)配備自駕車輛資料紀錄器,此技術是根據加州車輛法規(California Vehicle Code)設計來偵測並反應道路實際狀況 (2)符合聯邦機動車輛安全標準或提供國家公路交通安全管理局之豁免監管證明。 (3)符合現行關於網路攻擊、非經授權侵入或錯誤車輛控制指令之防護、偵測與回應等產業標準。 (4)製造商曾進行測試與驗證,並有足夠信心將車輛佈署於公用道路上。 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫複本。 如果車輛不需要駕駛員,製造商必須證明其他事項: (1) 車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2) 當碰撞事故發生時,車輛可以顯示或傳輸相關資訊予車輛所有人或操作員。 綜上所述,若要在加州進行自駕運輸車輛服務測試,須視其服務型態及是否涉及佈署,以遵循不同規範要求,申言之,服務採行有無安全性駕駛人與是否商業化或供公眾使用,二者為併行關係,舉例來說,如業者擬佈署有安全性駕駛人之商業運輸服務,則須同時符合有安全性駕駛人之測試與應用以及佈署等要求。加州對於自駕車輛運輸服務商業化之措舉,值得我國借鏡以完善自駕車輛運輸應用之推動。
美國俄亥俄州推出「個人隱私法草案」2021年7月13日,美國俄亥俄州(下稱俄州)副州長Jon Husted宣布推出《俄州個人隱私法》(Ohio Personal Privacy Act, OPPA,下稱本法),這是美國近期最新州級別的個人隱私保護法草案,並提出企業可資遵循隱私標準俾該州消費者隱私之保護。 首先,本法草案除賦予該州消費者知悉權、近用權、刪除權外,更賦予資料銷售退出權(right to opt out sales)及不受歧視權(right to discrimination)。並於俄州境內規範三種企業:(一)年營收逾2,500萬美元;(二)單一年度內經手10萬名以上消費者個資;(三)年營收半數源自於個人資料銷售且經手2.5萬名以上消費者個資。 惟所稱企業,排除如:州立機關或機構、受管制之金融機構及其附屬單位、實體或關係組織、高等教育機構等;至所稱消費者個資,則排除如:法規保護之個資(如健康資訊及紀錄、病患辨識資訊、人類受試者之個資及相關資訊、病患安全工作成果、個人信用等)、依法(如駕照法、家事法、醫療法及本法等)所得個資或依法授權得使用於公衛之資訊等。 特別的是,如企業違反本法,消費者並無獨立訴訟權,其執法權專屬州總檢察長。因此,如本法日後通過並施行,無論對俄州企業抑或消費者權益之影響,均有待觀察。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。