2021年7月30日,澳大利亞聯邦法院做出一項裁定,認為人工智慧(Artificial Intelligence, AI)可作為專利申請案的發明人。
隨著人工智慧的功能不斷演進,人工智慧已經開始展現出創新能力,能獨自進行技術上的改良,此判決中的人工智慧(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS)係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建,並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。
Thaler以其自身為專利所有人,DABUS為專利發明人之名義,向不同國家提出專利申請,但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請,僅於南非獲得專利,此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定,但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示,其認為1990年澳大利亞專利法中,並未將人工智慧排除於發明人之外,且專利並不如著作權般強調作者的精神活動,專利更重視創造的過程,其認為發明人只是個代名詞,其概念應具有靈活性且可隨著時間演變,故其認為依澳大利亞專利法,人工智慧亦可作為專利發明人。
該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核,且澳大利亞專利局仍可上訴,因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數,但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論,值得業界留意。
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歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)後,持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence),透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利,藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國,而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅,故將被禁止使用,例如:政府進行大規模的公民評分系統;「高風險」則是透過正面例舉方式提出,包括:可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向,而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務,並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務,例如當用戶在與該人工智慧系統交流時,需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」,大部分人工智慧應屬此類型,因對公民造成很小或零風險,各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面,歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行,且將成立歐洲人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board),推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展,也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
美國「刑事鑑識演算法草案」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。