世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)於2020年9月2日發表「2020年全球創新指數報告」(Global Innovation Index 2020, GII 2020),報告中比較131個經濟體之最新全球創新趨勢。GII為一年一度發行之報告,除了比較不同經濟體的創新指數外,每年會挑選不同創新議題進行深度研究,2020年研究主題為「誰投資創新?」(WHO WILL FINANCE INNOVATION?)。
GII的報告評比,區分為七大指標分別為:組織機構(Institutions)、研發與人力資源(Human capital and research)、基礎建設(Infrastructure)、市場成熟度(Market Sophistication)、企業成熟度(Business sophistication)、知識技術產出(Knowledge and technology outputs)以及創意產出(Creative outputs)。其下再區分為21個次標和80個小標例如政府效能(Government effectiveness)、法規範環境建構(Regulatory environment)、教育支出占GDP比例、外國學生比例、R&D支出占GDP比例、生態永續度、高科技出口、資通訊服務出口等。2020年評比全球創新指數最高的10個國家排名分別為:瑞士、瑞典、美國、英國、荷蘭、丹麥、芬蘭、新加坡、德國和南韓,均為高所得國家;這也是南韓第一次躋身進入前10名。
另外報告中亦說明,2020年COVID-19大流行引發前所未有的經濟停滯。在COVID-19爆發之前,研發支出成長明顯快於全球GDP成長,創業投資(Venture capital)和IP應用達到高峰,但疫情發生的現階段全球經濟成長大幅度下降。然而經濟成長停滯之下,突破性技術創新的潛力仍在繼續存在,例如許多仍保有現金流的大型ICT企業仍持續推動數位創新,製藥技術與生物科技產業的研發支出大量增加,健康產業研發也受到重點關注。此外,COVID-19危機亦會促進傳統產業(例如旅遊、教育和零售等)之創新,以及改變企業在本地或全球之生產工作組織方式。而在各國政府為忙於制定緊急救濟計畫(emergency relief packages),以緩解地域封鎖所造成的負面影響和經濟衰退的同時,這些緊急救濟計畫對新創公司之融資多半不夠明確,到目前為止,各國政府並沒有創新研發作為當前刺激經濟計畫中的優先事項(priority)。
報告中針對「誰投資創新?」之主題,統計數據顯示創新金融(Innovation finance)雖然受疫情影響有所下降,但金融體系尚屬健全。惟資助新創企業的資金正在枯竭(drying up),北美、亞洲和歐洲地區的創業投資交易也急劇下降,幾乎看不到首次公開發行(IPO)。即使是倖存下來的新創公司,其盈利能力和對創投者(Venture Capitalist)的吸引力也在下降。也因為疫情影響,創投者減少對創新、小型和多元化的新創事業提供資金,取而代之關注所謂的「大型交易」(mega-deals),也就是資助大型企業的發展,並將投資領域轉向健康、線上教育(online education)、大數據、電子商務和機器人科技。此外,報告中亦說明近期創投多半集中在可以短期得到報酬的創新事業,例如資通訊軟體及服務、消費性產品服務、金融商品等,取得創投機構大量資金。相較之下,若研發較為複雜的前瞻科學技術,反而取得之資金較少;同時COVID-19惡化此現象,使研發期較長之產業和企業面臨更嚴峻的財務限制。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進,後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步,迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而,當眾人專注於追求人工智慧的逐利時,也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動,似已超越人類認知能力,或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例,其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上,不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測,乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程,處處是不可測的風險。申言之,從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說,吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色,實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身,事實上難以被確實地預見。甚至,就人工智慧可控性上,亦充斥各類不確定要素,特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止,人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題,包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見,如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤,進而影響判斷,產出具有歧視或偏見之結果[2];個人資料及隱私保護上,則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求,涉及個人資料部分,將面臨蒐集(踐行告知程序)、處理和利用(於當事人同意之範圍內處理、利用)是否善盡保護義務與合乎法規要求;演算法黑箱帶來不透明的決策,難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此,考慮到人工智慧之重要性與風險,或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管,甚或以風險責任分擔角度,討論相關權責分配,以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論,韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念,並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心,探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施,盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 (一)《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》(지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법)正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎,包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義(指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備,包含機器設備運行所必要軟體),以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎;另外也以促進產業發展觀點,訂定產品安全開發與布建之支持法源依據;挹注國家科研能量確保技術穩定;建置智慧機器人產業分類系統,依此做為機器人產業統計基礎,為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中,特別的是除了促進性規範外,亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念,賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」(로봇윤리헌장)相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」,係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展,規範製造和使用人員之指導方針,以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之,機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則,盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此,韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》,可參考如下: 第一條(目標)機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮,並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條(人與機器人的共同原則)人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條(人類倫理)人類在製造和使用機器人時,必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條(機器人倫理)機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴,不得傷害人類。 第五條(製造商倫理規範)機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人,同時,必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條(使用者倫理)機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友,禁止非法改造和濫用機器人。 第七條(實施的承諾)政府和地方政府應實施有效措施,以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵,富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神,企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而,隨智慧機器人技術逐漸深入社會,韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要,進而提出《機器人基本法草案》,並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論,以順應社會整體的變革。 (二)《機器人基本法草案》 如前所述,意識到人工智慧發展已然滲入日常生活,有必要在機器人普及化的社會接受過程中,應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》(로봇기본법)以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導,以有助於機器人產業健全發展。是以,該法在風險控管部分,通過二類做法予以調控,一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者,藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念,分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段,著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性,另就不侵犯人權及社會利益上,強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性;在製造階段,則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等,揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項;最後,則從使用者角度,以應用階段各項自律、他律規範,明示遵法義務與道德倫理原則,並特別指明宜避免過度成癮。 次者,在責任分配與歸屬上,於現行法令無以適用情況下,允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而,為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險,亦設置免責條款,規定當產品因缺陷致使損害發生,而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況,或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致,則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述,《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上,提出諸多可資參考之方式,然而在基本法審議過程中,韓國政府認為雖有必要管制風險,卻不宜過早以立法手段介入遏止創新,而未能通過韓國國民議會。 (三)韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過,然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外,在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢,且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議(국무회의)[5],韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」(AI 국가전략)作為橫跨經濟和社會的創新專案[6],以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手,為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機,進而拔得在相關領域的頭籌;次者,完備先進資通訊技術基礎設施,借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府;其三,從教育扎根,建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才;第四,秉持「以人為本」精神發展人工智慧,建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工,使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略,將可在2030年壯大韓國之數位競爭力,使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜(約3800億美元),提升國民生活品質[7]。 整體而言,該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法,如《信用資訊法》修訂,允許假名化資料利用,以鬆綁人工智慧資料應用需求,並平衡隱私保障;以人為本的道德,像是參考國際間道德倫理之標準,推行「人工智慧道德標準行動計畫」(AI 윤리기준 및 실천방안 마련),加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8];改善整體社會法律體系,包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網,透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動,除帶動人工智慧產業蓬勃發展外,也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國,其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說,採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題,韓國以正面態度,在風險控管措施上,嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題,即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任,使業者可預期政府態度;次者,設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據,確保科研能量技術的穩定;再者,藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎,俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範,雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷,然經立法成本與當時技術成熟度之衡量,並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面,觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式,發現在促進發展上,韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段,以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控,像是倫理道德、歸責原則調控等,考量技術尚未臻成熟,實難以剛性立法方式加之管理,而有以政策方式先試先行之傾向,形塑具有包容彈性之環境,鼓勵人工智慧機器人產業之投入,並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元,誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而,韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」,並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述,韓國面對人工智慧及機器人,對內,以剛性立法手段,先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎,包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等,以拉抬、激勵企業投入研發,促成經濟層面活動之擴散與發酵;對外,以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注,並同步促成內部社會法體制之調整,不難看出韓國政府的企圖與決心,且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面,亦已意識到人工智慧風險管理之重要性,立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式,從研究、開發乃至整合等,厚植我國人工智慧實力,並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法,或許可茲我國借鏡,就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向,可由政府擬定具實質效力之法規範推動之;就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管,採用軟性規範方式,先行以具包容性之政策、指引等作法試行,以待日後技術臻至成熟穩定,再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf (last visited May. 22, 2019) [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 (last visited May. 22, 2019) [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence(last visited May. 22, 2019). [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency(2017/11/15), p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統,主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成,成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構,並協調政策或行政事務。詳細資料可參見:http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉,Bloter,2019/12/17,http://www.bloter.net/archives/364678 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [7] 〈인공지능(AI) 국가전략 발표〉,과학기술정보통신부,2019/12/17,https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [8]〈인공지능 국가전략〉,관계부처 합동,2019/12,頁36-38。
瑞士新修正專利法進一步釐清研究、試驗免責範圍近幾年,製藥領域專利權效力的範圍及例外空間何在,引起廣泛討論,為發展製藥產業,諸多先進國家紛紛修改其專利法,擴大專利權例外範圍,使研發工作更易進行,以爭取跨國藥廠研發委外之機會。例如歐盟2004年修正通過的第2004/27指令,即對學名藥的試驗免責予以明文規定,而歐盟各會員國在將該指令內容落實為內國法的過程中,則有不少國家進一步擴大該指令例外規定的適用範圍。 瑞士雖非歐盟會員國,不過其在化學及製藥領域擁有世界一流的領先技術,因此瑞士也特別注意法規範面對於技術研發與產業發展之影響,並在近幾年積極展開類似的修法工作,瑞士新修正的專利法所規定的研究或試驗免責範圍,更進一步釐清農業領域使用受保護之生物物質之疑義,值得參考。 瑞士新修正專利法第9條規定,專利權效力不及於:(1)於私領域基於非商業目的之行為;(2)基於實驗與研究目的,為針對發明客體及其可能之應用獲取新知識所進行之行為,特別是與該發明客體有關之所有科學研究,均為容許空間;(3)為就某一藥品於瑞士取得上市許可,或於其他有類似藥品上市管制的國家取得上市許可所進行之必要行為;(4)為於教學機構中教學之目的而使用發明;(5)為進行植物品種之選育、發現或開發,而使用生物物質之行為;(6)在農業領域,出於偶然或因技術上不可避免而獲得生物物質。 上述新規定自2008年7月1日生效,隨著專利法對研究例外範圍的進一步釐清,瑞士的法規環境更具有發展生技研發服務的吸引力與國際競爭力。
英國資訊專員辦公室(ICO)發現警方有大量數位證據未落實管理措施,建議司法機關應強化業務流程、人員之控管機制英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,下稱ICO)於2025年8月18日讉責南約克郡警方(South Yorkshire Police,下稱SYP)刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片(body-worn video,下稱BWV)證據,強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式,目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性,亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時,需要將BWV證據下載至指定地點,先傳送至「數位證據管理系統(Digital Evidence Management,下稱DEM系統,該系統由第三方業者管理)」後,再傳輸至「儲存網格(Storage Grid)資料庫」。倘若發生爭議,SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件,事實整理如下: 2023年5月升級DEM系統後,SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時,SYP發現在儲存網格資料庫中,具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄,經調查發現,在同年7月26日,第三方將本地資料傳輸到儲存網格時,曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時,未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料,即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份,仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量,且遺失之資料共涉及126起刑案,其中更有3案受影響,甚至有1起案件指出,若BWV證據存在,則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約,卻未明定處理程序,且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年,已發現備份機制存在問題,但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況,導致未採取補救措施。 綜上述,ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記;在允許第三方存取系統前,應完成風險評估及確認管控要求,並持續監督第三方等改善建議;以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署(Crown Prosecution Service)的統計顯示,因缺乏定罪的必要證據,包含缺乏數位證據,如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因,導致無法進行審判的皇家檢察署案件,整體呈現上升趨勢,從2020年的7484起案件,上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度,其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法,除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等,亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報,以利調整規劃。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國司法部發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」之最終規則,以因應國家安全威脅美國司法部(Department of Justice, DOJ)於2025年1月8日發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」(Preventing Access to U.S. Sensitive Personal Data and Government-Related Data by Countries of Concern or Covered Persons)之最終規則。該規則旨在避免特定國家或個人獲取大量國民敏感個人資料及政府相關資料,以降低國安威脅。 最終規則指出,去識別化敏感個人資料若經大量蒐集,仍可能被重新識別,因此原則上禁止或限制任何美國人在知情的情況下,與受關注的國家或個人進行該等資料的大量交易。其將敏感個人資料定義為社會安全碼、精確地理位置、車輛遙測資訊(vehicle telemetry information)、基因組以及個人健康、財務資料或其他足資識別個人之資料,並定義禁止及限制交易的型態。同時,最終規則除設有若干豁免交易類型外,也定有一般及特別許可交易規定,並授權司法部得核發、修改或撤銷前述許可。一般許可交易的類型將由總檢察長另行公布;特別許可則由總檢察長依個案酌情例外核准。 該規則課予交易方持續報告(reporting)、盡職調查(due diligence)、稽核(audit)、紀錄留存(recordkeeping)等義務,並針對涉及政府相關資訊或美國國民大量敏感個人資訊之商業交易,例如投資、雇傭、資料仲介(data brokerage)及供應商契約,提出資安要求,以降低受關注國家或個人獲取該類特定資訊的風險。最後,該規則定有民事罰款(37萬美金以下)、刑事處罰(100萬美金以下或20年以下徒刑),並設立申訴之救濟措施。