自特斯拉(Tesla)推行Autopilot(此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛)以降,其原先宣稱可免手動(Hands free),但經美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA)指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故,似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調,而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售(廣告)資訊所生的爭議外,日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I)之合議庭的判決,認定特斯拉於其車輛(Model 3)之銷售(廣告)標示資訊的整體,以及原告競爭中心(Wettbewerbszentrale)所分別主張之內容,均屬不正當競爭防制法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb,UWG)第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為(Irreführende geschäftliche Handlungen,或譯作引人錯誤之交易行為)。
本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統,以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren(德文直譯:具備完全自動駕駛潛力,而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛)系統等用詞,因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊,則與現行「車輛駕駛輔助系統」(Fahrassistenzsystem)存有落差,進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。
法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統,均無法達到毋須人為介入行駛的情境,即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限,仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等,但因該等內容說明不夠透明與清晰,而仍無法排除其等資訊具有誤導性,故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主(vollkommen autonom)等用語,將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統(註:此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統,然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統)。不過該判決結果仍可上訴。
歐盟資料保護主管機關(European Union Data Protection Authorities, EU DPAs,以下簡稱DPAs)所組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party,以下簡稱WP29) ,於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案(C-131/12)判決結果之指導方針(guideline)。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍,以及各國DPAs受理資料主體(data subject)所提出訴訟之標準。 WP29表示,一如該判決所示,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,才能使資料主體權利受到完整、有效之保護,並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此,儘管搜尋引擎營運者如Google認為,該項指令效力僅限制於歐洲,以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶,所以他們只需要將具爭議的連結,從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調,倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍,對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說,可能將無法全面保護。鑑此,歐洲隱私監管機構(Europe’s privacy regulators)亦於2014年11月26日表示,搜尋引擎營運者如Google公司,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權(right to be forgotten)的範圍,以符合歐洲法院判決的要求結果。 自該判決所確立之資料保護權利主張,以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎,而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結,則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡(approach);次之,若搜尋引擎營運者不允其要求,資料主體則得轉向各國DPAs,在特定情形下,要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據,經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則(criteria),謹分別列出如下: (一)搜尋結果是否連結至個人資訊,並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱; (二)是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象,以及是否公眾應具有取得前述資料之法益; (三)是否資料主體為少數例子,(意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果) (四)是否資料具正確性; (五)是否資料具關聯性且不過份,並(a)連結至資料主體之工作生活;(b)搜尋結果(the search result)連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊;(c)資料清楚反映為個人意見,或顯然受過驗證為事實。 (六)是否根據資料保護指令第8條,該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰; (七)是否該資料已經過時,或是對於資料處理目的來說,其存在已為冗贅; (八)是否該資料處理已足生對資料主體之偏見,並且對其隱私已具有不對等的負面影響; (九)是否搜尋結果與資料連結,已造成資料主體暴露於危險威脅,例如竊取身分或受到跟蹤; (十)是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容,或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉,或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容; (十一)原有資訊是否以新聞目的為出版,而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎; (十二)資訊之出版者是否具有法律依據或義務,使該個人資料得公諸於世; (十三)是否該資料涉及刑事犯罪,而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世,原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者,為搜尋結果之移除;而較不可能對近期發生、犯行嚴重者,為搜尋結果之移除。 以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量,供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟,以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018),本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據,並規定開放政府資料法(OPEN Government data Act)相關措施,與確保機密資料安全及資料統計效率,據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環,本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定,開放政府資料法的OPEN為開放(Open)、公開(Public)、電子化(Electronic)與必要(Necessary)之縮寫,象徵開放政府資料法的精神與意旨,其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料,依本法對資料的定義為被記錄的資訊,不論載體為何(recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded)。 而公開的資料應具備機器可讀性(machine-readable)、為或可轉換為自由檔案格式(open format)、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制(即非國家機密或受其他法律保護的資料)以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準,除此之外每個機關應設置首席資料長(Chief Data Officer)負責上述資料開放事宜,以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。
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(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,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。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
美國最高法院裁定暫停執行環保署「清潔電力計畫」美國最高法院在2016年2月9日,以暫時處分裁定美國環保署在「清潔電力計畫」(Clean Power Plan)下所擬訂的「對固定污染源的碳排指引:電業發電單位」( Carbon Pollution Emission Guidelines for Existing Stationary Sources: Electric Utility Generating Units ),在北新(Basin)電力公司等對其所提起訴訟期間,暫緩實施。 所謂環保署「清潔電力計畫」(Clean Power Plan),係為因應氣候變遷,在2015年8月由美國總統在演說中公布,並於同年10月由美國環署公布「對固定污染源的碳排指引:電業發電單位」最終內容。該計畫的具體目標乃以2005為標準,在2030減少碳排32%,各州並得自行訂訂計畫;預期的計畫效果則包含:保護一般的美國家庭、促進經濟,與協助一般美國家庭節省費用。 由於該案涉及大規模以天然氣、風力與太陽能取代燃煤電廠,2015年的10月23日至11月5日間,由北新與其他近60家電業向聯邦哥倫比亞特區上訴法院(United States Court of Appeals for the District of Columbia Circuit)提出申請暫緩實施之聲請。2016年1月21日 該上訴法院駁回聲請,同月26日原本提出聲請的電業再向最高法院提出暫緩實施之聲請。 在向最高法院的聲請中,業者主張:因系爭指引所規範排放限制量為任何現行發電業者(Electricity Generating Units, EGUs)無法透過現行科技或流程改善單獨達成,將迫使整個電力產業作出轉變。業者並指出,由於淘汰既有電廠與建立新的再生能源計畫皆須長時間的努力來執行,若欲在2022年達成相關目標,電業必須現在就展開行動。 而最高法院也認同業者的主張,指出:因訴訟曠日廢時,若不暫緩實施系爭指引,立即、無法回復、且特別重大的損害將持續發生;且美環署仍將取得該計畫所欲取得之效果,縱使系爭指引最終被廢止。 基於上述理由,最高法院以暫時處分裁定系爭措施暫緩實施。