美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。
依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。
依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。
此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。
最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
National Security Commission on Artificial Intelligence, Final Report, https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
DeepMind, Request for Information: Artificial Intelligence Risk Management Framework, https://www.nist.gov/system/files/documents/2021/09/17/ai-rmf-rfi-0105.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
Comments Received for RFI on Artificial Intelligence Risk Management Framework, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/comments-received-rfi-artificial-intelligence-risk-management (last visited, Sep. 28, 2021).
AI RMF Development & Request for Information, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (last visited, Sep. 28, 2021).
〈歐盟提出人工智慧法律調和規則草案〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&d=8674（最後瀏覽日期：2021/09/28）。
位於美國紐約州的一家知名藥廠2007年9月初宣佈其已確認大約有34000名員工的個人資料從某位員工的電腦外洩並遭人非法下載。 整起事件係導因於一位藥廠的員工自行於公司配發的筆記型電腦上安裝未經授權的檔案分享軟體，導致大約有34000名員工的個人資料在網路上被人下載流傳。至於因這起事件遭到外洩的個人機密資料包括員工姓名、社會福利號碼、出生日期、電話號碼和銀行信用狀況等等。 美國司法部門目前已針對這起資料外洩事件展開調查，並要求這家藥廠針對他們用來防止資料外洩的處理方式以及事件發生時的所有相關應變措施提出報告。根據調查，事實上早在今年7月10日這家藥廠即已發現這起大量個人資料外洩事件，卻遲至8月24日才以電子郵件通知資料外洩的被害人，反應時間長達六個星期之久，導致損害持續擴大。 由這起藥廠員工個人資料外洩事件正可顯示點對點(P2P)網路分享軟體確實潛藏著嚴重的資訊安全風險。透過此類軟體，網路駭客得以完整地掃描他人電腦硬碟中的檔案，讓不知情使用者的機密資料隨時處於高度的風險當中。 點對點檔案分享軟體(P2P)，當初開發的目的在於集合眾人電腦之力，增加網路的連結數量，進而快速傳輸檔案。但以此作為入侵他人電腦的工具，甚至未經允許盜取他人的電腦中檔案資料等之新電腦犯罪型態，值得相關主管機關注意。
新加坡智慧財產局發布2023年智財調查，分析企業無形資產運用現況新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2023年9月4日發布《2023年智慧財產調查》（Singapore IP Survey 2023），調查結果顯示，企業最重視的智慧財產為品牌、技術/製程、機密資訊。 為瞭解企業對無形資產（Intangible Assets, 以下簡稱IA）和智慧財產權（Intellectual Property, 以下簡稱IP）的看法和運用現況，以制定強化企業競爭力之智財政策，新加坡政府自2021年發布《2030年智慧財產戰略》（Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030）起，每2年發布一次智財調查。本次調查於2023年2月至3月間進行，對象為新加坡500多家企業，調查結果顯示，企業最重視的前三種IP類型依序為： 1. 有35%的企業表示擁有強大品牌（strong brand）相當重要。 2. 有32%的企業認為擁有新技術及/或新製程（new technology and/or process）相當重要。 3. 有31%的企業認為擁有機密資訊（confidential information）相當重要。 此外，有15%的企業表示，其商業價值的主要收益來自於其IA/IP；且所有受訪企業中有不少企業表示IA/IP有助於提升公司績效，包含： 1. 有17%的企業認為有助於「吸引更多商業合作夥伴」； 2. 有17%的企業認為有助於「提升商業競爭力」； 3. 有15%的企業認為有助於「拓展國際市場」； 4. 有14%的企業認為有助於「增加獲利」。 再者，有80%的企業期待有更多機會運用IA/IP獲得融資。同時，有92%企業在進行相關智財活動（IP activities）時未申請任何政府補助，如新加坡企業發展局（Enterprise Singapore, ESG）的企業發展補助（Enterprise Development Grant, EDG），其中有50%以上的企業表示是因為不清楚相關補助資訊。 最後，僅有15%的企業對其IA/IP進行單獨評價（standalone valuation），而未與其他資產合併評價，但其中僅不到一半是委託評價分析師（Certified Valuation Analyst, CVA）進行。 根據調查結果，新加坡政府認為企業雖擁有大量的IA/IP，但尚未瞭解其價值，導致無法有效地將其IA/IP商業化。因此，新加坡政府於2023年9月4日同時發布《無形資產揭露框架》（Intangibles Disclosure Framework, IDF），鼓勵企業以系統化方式主動對外揭露所持有之IA/IP，藉此協助企業創造更高的價值。我國資策會科法所亦從2013年開始，每2年針對國內上市上櫃公司調查智財管理需求及現況；2021年調查報告顯示，86%的企業已進行智財布局、84%企業有配置智財人員、94%企業有編列智財經費等，顯示我國企業對於智財管理及策略愈來愈重視。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
ZeniMax控Oculus Rift VR竊取技術經陪審團判決應賠償美金5億元電子遊戲龍頭ZeniMax於2014年起訴虛擬實境公司Oculus VR，稱Oculus創辦人Palmer Luckey為改善初代虛擬實境體驗機「Rift」提供原型予在ZeniMax任職的John Carmack，嗣Carmack在該機器增加ZeniMax所有之虛擬實境專用關鍵軟體，ZeniMax就Luckey取得該公司軟體之內容與Luckey簽立保密協定。其後Luckey為募集Oculus資金，未經ZeniMax授權及參與，開始展示含有ZeniMax專有軟體之「Rift」，最後Facebook收購Oculus。 ZeniMax以Oculus、Luckey、Brendan Iribe（Oculus另一創辦人）、Carmack為被告，主張其等盜用營業秘密、侵害著作權、違反保密協定、不公平競爭、不當得利、商標侵權（包括未經許可使用以及錯誤指示商品來源），並列Facebook為共同被告主張其於收購Oculus即知情，連帶給付20億美元之損害賠償及40億美元之懲罰性賠償。本訴訟於2017年2月1日經陪審團認定Oculus違反保密協定、侵害著作權、錯誤指示商品來源侵害商標等共計賠償3億美元，Luckey及Iribe因錯誤指示侵害商標共計賠償2億美元。 以本案來看，Oculus及其創辦人最主要是未經ZeniMax同意而公開使用ZeniMax的程式碼且宣稱為其公司產出，關於這個部分公司未來在有運用他人公司技術之情形宜透過協商，以共同發表之方式避免侵害創作公司之權利；另創作公司雖未公開技術，然可透過保密協定使營業秘密獲得完善的保障；至於Facebook的部分更凸顯公司於併購前尤應強化盡職查核（Due Diligence），以免訟累。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程美國食品及藥物管理局（the U.S. Food and Drug Administration）於2019年1月更新「軟體預驗證計畫（Software Precertification Program）」及公布該計畫「2019測試方案（2019 Test Plan）」與「運作模式初版（A Working Model v1.0）」，使審查流程更加明確及具有彈性，並促進技術創新發展。 在更新計畫中，FDA聚焦於審查架構的說明，包含考量納入醫療器材新審查途徑（De Novo pathway）及優良評估流程（Excellence Appraisal process）的審查內涵。在優良評估流程中，相關研發人員須先行提供必要資訊，以供主管機關驗證該軟體器材之確效（validation）及是否已符合現行優良製造規範（current good manufacturing practices）與品質系統規範（Quality System Regulation, QSR）的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證，主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序，並加速查驗流程。 在測試方案中，則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查，並比較兩種途徑的結果，以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後，FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案，提出「運作模式初版」，以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序，並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到，將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議，而未來將參酌建議調整計畫內容。