聯合國人權高級專員辦公室(Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR)於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》(The Right to Privacy in The Digital Age)調查報告,分析各種人工智慧技術,例如側寫(profiling)、自動化決策及機器學習,將如何影響人民之隱私或其他權利,包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等,並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。
一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議:在整個人工智慧系統生命週期中,包括設計、開發、部署、銷售、取得(obtain)或運營,應定期進行全面的人權影響評估(comprehensive human rights impact assessments),提高系統使用透明度與可解釋性,並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。
二、針對國家使用人工智慧之建議:應確保所有人工智慧的使用符合人權,明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準,且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前,應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架,以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響,以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。
三、針對企業使用人工智慧之建議:應盡力履行維護人權之責任,建議實施商業與人權指導原則(Guiding Principles on Business and Human Rights),並打擊(combat)人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視,進行系統評估與監測,以及設計有效的申訴機制。
歐盟最近核准一項由澳洲生技公司Florigene所研發的基因改造康乃馨之進口,核准有效時間為十年。Florigene為澳洲最早設立的生技公司之一,屬日本三多利集團(Suntory group)之一,Florigene的基因改造康乃馨係以”Florigene Moonlite”之名行銷,該公司利用基改技術改變康乃馨的顏色,以延長其瓶插的時間,該基因改造康乃馨中另含有抗雜草基因。 根據歐盟執委會核准內容,未來Florigene的基因改造康乃馨將可在歐盟27個會員國境內,以切花的形式銷售,但不得在歐盟境內栽種,並須依歐盟法令規定,明確標示為「本產品為基因改造生物」或「本產品為基因改造康乃馨」,標示內容同時必須指明「不得供人類或動物食用,且不得用以栽種」或在產品附隨文件中為前述之說明。 事實上歐盟並非首次核准通過基因改造康乃馨之進口,早在1998年開始展開實質的六年基因改造生物進口禁令前,歐盟所通過的最後兩件基因改造植物核准案,即是基因改造康乃馨。不過歐盟一向對基因改造生物持保守態度,因此在2004年實施更為嚴格的基因改造生物管理法制後,才又重新啟動基因改造生物之進口審查。
OTT影音發展與著作權-以英國為例 日本企業陸續向開發中國家提供環保技術援助應中國鋼鐵工業協會(以寶山鋼鐵為首)之請,日本鋼鐵聯盟擬提供中國削減溫室氣體的環保技術。中國雖不在京都議定書約束的國家之列,急遽的經濟成長所造成的空氣污染已帶來嚴重的環境問題,日本鐵鋼聯盟於24日的委員會上正式決定技術援助的計劃,近期內將與中國討論相關細節。 日本鋼鐵業界自1990年度起,平均每年投注1200億日圓開發該產業的環保技術,目前業界「回收熔爐熱能轉供發電等能源節約技術」已經領先全球。日本鋼鐵業界2003年度換算成二氧化碳的溫室氣體排放量雖然已較1990年度減少6.4%,仍然未能達到京都議定書中要求減量10%的目標。 利用京都議定書的「彈性機制」,業界也可藉由跨國的技術援助,將國外減少的溫室氣體額度直接計入本國的額度之內。目前為止由日本政府核可的「彈性機制」計劃共15件,今年一月甫通過鹿島建設公司將馬來西亞廢棄物處理場的沼氣轉為電能的計劃,除此之外,東京電力公司和住友商事都分別在智利和印度有相關的環保計劃。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現