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」
鑑於網際網路發達,日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成,為生活增加許多的便利,然犯罪行為亦隨著科技之發展,悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示,目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定( Fraud and Related Activity in Connection with Computers )而進入司法程序的電腦犯罪案件,主要包括:竊取私人資料、線上非法交易(網路詐欺等)、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決,該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路( botnets )而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊,並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路,進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法( Computer Fraud Abuse Act )、違反垃圾郵件法案( CAN-SPAM Act )被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示,該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中,量刑最重的一個判決,希望透過此一判決,對僵屍網路操控者( botmasters )及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。
英國推動寬頻速度業務法則以提升寬頻速率服務英國通訊管理局Ofcom在2008年12月公布寬頻速度業務法則(Broadband speeds code),用以確保消費者在寬頻速度的選購上可獲得更正確的資訊。這個業務法則係在要求ISP業者必須在銷售點提供明確的寬頻速度說明,於消費者購買時清楚解釋廣告上「保證頻寬」的意義;業者亦需解釋何種技術因素可能會降低速度(例如距離機房多遠影響速率傳輸、高峰流量時導致速率傳輸變慢等等),並提供客戶得以在家中改善情況的方案;若實際速度遠低於原來的說明或保證,則消費者得以選擇替代服務而無須負擔多餘的費用。雖然僅係自願性的業務法則,卻已經有超過全國95%的寬頻用戶所屬的ISP業者進行簽署。 此外,Ofcom同時公布寬頻服務消費者指南(Advice for consumers: Broadband speeds),協助消費者瞭解自己的寬頻服務權利,以及ISP是否遵行寬頻速度業務法則。 在2009年01月08日所公布的2008年英國寬頻速度報告(UK Broadband speeds 2008)指出消費者寬頻上網的平均速率為 3.6 Mbit/s(下行),低於業者在推銷廣告上的4.3Mbit/s。雖然3.6 Mbit/s就足以滿足大多數的網路應用,例如語音以及標準畫質的影音,但是有超過60%的英國消費者所購買的服務卻是「保證」8 M的頻寬;但有1/5 的用戶甚至實際得到的速率不到2 Mbit/s,是廣告上速率的45%。此外,研究顯示有9%的消費者不滿意寬頻服務,其中速度是最常被抱怨的項目;且因為距離的關係,城市居民的速率高於農村地區的15%。速率最高在倫敦,最低在英格蘭東北部、威爾斯以及蘇格蘭,使得農村用戶(14%)不滿意寬頻服務的比率高於城市用戶(8%)。 Ofcom在接下來的六個月內將持續監測這些已經簽署業務法則的ISP業者,以期督促業者能提供更符合消費者需求的服務,並預計納入2009年的政策規劃中。 (2008年英國寬頻速度報告為實地調查,於1500個家庭用戶安裝相關網路設備進行監測網路品質,透過調查期間為2008年10月23日至2008年11月22日止。)
FTC對廣告不實的孩童增高藥片開鍘為人父母最怕自己的小孩比不上別人,尤其是發育較慢、身高較矮等,許多廠商看準這點,大量推出營養補給品或健康食品,滿足父母親想使小孩長得又高又壯的願望。這樣的現象不僅在台灣發生,日前美國一家佛羅里達的廠商,製造並銷售聲稱可以為孩童和年輕人增加身高的藥片,不過這些藥品經證實都不具所聲稱的療效。廠商必須為其不實的廣告內容支付37萬5千美元的和解金,並且必須花費190萬美金刊登更正廣告,內容除說明他們廣告內容欺騙消費者外,還要說明任何一種營養補給品、食品或藥物的廣告內容,必須是真實且非屬於使人誤導的內容。FTC起訴被告的原因是被告的產品HeightMax無法提出確實證據,證明該公司商品能如所陳述的廣告內容,快速地使孩童和年輕人的身高增加。 HeightMax以英語和西班牙語在網際網路和收音機等方式播送廣告,並捏造一位名為William Thomson的生化博士,宣稱HeightMax在其臨床試驗與長期的研究後,可以在6個月內令使用者增加2至3英吋的身高等。FTC指出被告製作虛偽不實的廣告內容且無確實證據可供支持該公司的論述,經佛羅里達州法院宣判,被告Sunny Health Nutrition公司將支付37萬5千美元的和解金與190萬美金的廣告費用,來賠償消費者並為更正的內容。
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件,但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上,約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會(JNSA)與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外,但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍,因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件,比起前年的1679件減少128件,大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆,與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析,可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8%為第一位,其次是「管理過失」佔32%,再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7%。但以筆數來看,值得注意的是「管理過失」佔37.7%最多,但「操作錯誤」就僅有佔2.3%的少數。 再以佔全體事件件數5%的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9%;在佔全體件數僅有1.2%的「違法存取」卻在筆數佔了20.9%,可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看,紙本佔了以件數計算的68.7%的大多數,以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1%;但以筆數計算的話,外接式記憶體佔了59.1%、網路佔了25.5%的不同的發生傾向。 從大規模意外來看,金融機關與保險業界是最值得注意,前10件裡佔了7件。從發生原因來看,「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件,其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣,每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。