美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項:
一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用;
二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求;
三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。
四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。
五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。
六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。
七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。
八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。
九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。
十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
由於電子商務的應用往往涉及一些技術層面概念,當法律的適用遇到這些應用與解釋時,不免提高法院在裁判上的困難度。 以美國馬里蘭州上訴法院在五月初進行的 Beyond Systems Inc. v. Realtime Gaming LLC. 案件言詞辯論為例,由於該案涉及網路與法院管轄權之爭議,審理該案的數位法官均坦承對於律師在言詞辯論過程中所提到的一些技術名詞解釋感到理解上有些困難。該案是由位在馬里蘭州的原告指控位於喬治亞州發展互動軟體的公司,聲稱在 2003 年底自被告收到 240 封垃圾電子郵件,違反該州的反垃圾郵件法。馬里蘭州的地方法院駁回原告的訴訟,乃因現有證據很難判斷被告與馬里蘭州之間有地源上的關聯性,故該法院對於被告沒有管轄權。在上訴法院的言詞辯論中,原告指稱,從新墨西哥州所寄發的電子郵件內附有被告的網站連結;而被告則表示其並未寄發大量垃圾郵件給原告,此外,光是網站的存在以及在網際網路上提供資訊並不能做為法院主張管轄權的依據。 儘管雙方律師在法庭上互執己見就該案從不同角度進行辯論,但兩邊律師皆表示,要在現階段於法庭上對電子商務及電子通訊提出定義及解釋都不是容易的事,尤其在網際網路這塊領域中,要認清誰是行為主體是難度很高的事。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
國際能源總署發布CCUS(碳捕捉、利用及封存)法律與管制框架指引文件,協助各國建立相應法制國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年7月發布「CCUS法律與管制框架:IEA CCUS指引」(Legal and Regulatory Frameworks for CCUS: An IEA CCUS Handbook),協助各國建構碳捕捉、利用及封存(carbon capture, utilisation and storage, CCUS)相關法制。CCUS是有助於實現2050年全球淨零目標的重要除碳技術,可以捕捉空氣中或大型排放源裡的二氧化碳,將捕捉到的二氧化碳進行再利用,或將二氧化碳注入深層地質構造當中永久封存,藉此減緩全球氣候變遷。 建立健全的CCUS管制架構對於達成全球氣候目標至關重要,IEA於該報告中進一步探討25項法制優先議題,大致可依開發階段區分為資源評估(如二氧化碳及地下空隙空間所有權歸屬)、場址開發、施工、營運、開發、關閉與關閉後防止碳洩漏之法律問題。 由於CCUS在各國發展情況有所差異,IEA提出數種立法模式,例如(1)修改既有廢棄物法律規範以管理CCUS活動,但可能無法涵蓋地下權等其他議題;(2)修正部分既有廢棄物規範並結合環境法規既有之管理面向(如環評等)以形成管制框架;(3)在既有的礦產或石油開發規範建立相關二氧化碳注入與儲存等活動規範,將可包含地下權、開發許可程序、營運及關閉等完整生命週期之立法。(4)制定專法以涵蓋CCUS所有面向之活動。 在國際經驗中,立法者與管制機關於建構CCUS法律框架時,經常遭遇下列問題,包含:(1)CCUS在滿足國家能源需求方面的預期作用為何?(2)CCUS法規如何與現有規範進行調適?(3)是否已有可用的監管指導原則?(4)誰是主要的利害關係人?應如何與之進行溝通?(5)未來是否有審查或修正框架之相關程序?(6)監管機構是否有足夠資源監督CCUS活動?IEA建議釐清上述議題,逐步形塑CCUS管制架構。
談日本基因改造實驗管理規範及其執行現況