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。
歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法,降低醫療成本,並提高行政體系的效率,成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾( Grenoble )的電子科技與資訊實驗室( the Electronics Technology Information Laboratory ) Patrick Boisseau 說明,奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞,克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 , 因而開啟新興醫療技術的無限可能 , 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療,降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃( Cornea Engineering Project )是重新排列組合人類蛋白質,創造與人類眼角膜相似的物質,這比人造眼角膜的治療更有效,且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元( 541 萬美元)中,針對該項計劃,歐盟已經花費 256 萬歐元( 317 萬美元)。而每年編列 6 億美元( 4 億 8 仟 4 佰萬歐元)用於奈米科技方面。同樣的,人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用,而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」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。
IBM嘗試新方法支持開放原始碼IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。 該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。 IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
APEC跨境隱私保護規則體系下之問責機構介紹