世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則:
一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。
二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。
三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。
四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。
五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。
六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
Google為了提供客製化的廣告服務,利用搜尋引擎、Youtube、Gmail及其他服務,在事前未告知並取得使用者同意的情況下,蒐集人們的資料(包括搜尋紀錄、電子郵件、第三方網站軌跡資料、位置資訊及影片觀看紀錄等)。歐洲各國隱私監管機構對此表示憂心,認為Google恐將以前所未有的規模,掌握使用者的一舉一動,紛紛投入調查工作,並相繼認為Google確實已經違反其內國法。 荷蘭資料保護局(Data Protection Authority, DPA)主席Jacob Kohnstamm於2014年12月15日表示,使用者有權知悉他們在某一平台輸入的資料,其他平台也可以利用它們,並要求Google在合併不同服務所取得的個人資料前,應以跳出不同視窗等方式供使用者點選,俾以取得其明示同意(unambiguous consent),僅只透過一般隱私條款,並不足以提供當事人清楚且一致的資訊(clear and consistent imformation)。 DPA希望Google不要再考驗他們的耐心,並揚言對Google處以1500萬歐元罰鍰,除非它在2015年2月底前完成改善。但面對DPA的最後通牒,Google僅回應,他們已經大幅修正了隱私權政策,很遺憾DPA仍作出這樣的決定,但他們將儘快與歐洲各國隱私監管機構就後續修訂方案進行討論。
美國專利多方複審程序與領證後複審程序之概述 歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
亞太經濟合作組織(APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)2014年8月14日在北京召開成員會議亞太經濟合作組織(Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(Policy Partnership on Food Security, PPFS)成員國、APEC秘書處、APEC工商諮詢理事會秘書處、糧農組織代表在北京召開全體成員會議,就亞太糧食安全相關議題與糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)建構進行討論。PPFS為政府部門與民間組織、企業溝通對話之平台,係APEC解決亞太糧食安全所建構之機制,茲就本次會議作成之重點分述如下: 1.亞太經濟合作組織(APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)全於會中作成3項倡議:第一,加強APEC成員糧農政策對話與交流,協商區域合作的規劃和措施。第二,降低貿易和投資成本,消除貿易壁壘促進糧農貿易。第三,加強各政府、產業與個體農民交流,促進私部門參與糧食安全之商業模式,以利亞太糧食安全之永續。相關糧食安全議題及合作方向包括:糧食生產與技術移轉跨國合作;糧食儲備、供應鏈及降低糧損技術之交流與合作和貿易合作、投資與基礎建設等。 2.本次會議除作成前述宣示性倡議外, 另通過「APEC減少糧食損失和浪費行動計畫」、「APEC糧食安全商業計畫」、「APEC增強糧食標準與質量安全互通行動計畫」、「2020糧食安全路線圖」等修訂文件。其中,「2020糧食安全路線圖」,提及PPFS將致力於降低亞太區域之糧食農損失,並宣示於2020年降低農損總量10%之具體目標(以2011-2012年度之農損總量為比較基準)。