日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」
因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃，訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標，因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法，進一步展現森林吸收二氧化碳的功能，以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願，以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式：
- 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法
每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積（m3/年·ha）×膨脹係數×（1+地下比率）×容積密度（t/m3）×碳含量×二氧化碳換算係數
- 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法
因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×（1+地下比率）×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數
- 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法
因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量（tC/ha）×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積（公頃）×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數
此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式，目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會（IPCC）」建議公式，推估森林資源林木之碳貯存量，推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳，每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳，對此亦可參考上述公式推算，以更了解我國的森林與碳管理關係。
游詩喬
副法律研究員 編譯整理
森林による二酸化炭素吸収量の算定方法について，林野庁，https://www.rinya.maff.go.jp/j/kikaku/kyushuryosantei.html（最後瀏覽日：2022/2/21）。
森林による二酸化炭素吸収量の算定方法について，令和3年12月27日3林政企第60号，林野庁，https://www.rinya.maff.go.jp/j/press/kikaku/attach/pdf/211227-1.pdf（最後瀏覽日：2022/2/21）。
現行微波通訊頻段（microwave services）為固定及移動廣播輔助服務業者（Fixed and Mobile Broadcast Auxiliary Service, BAS）及有線電視中繼服務業者（Cable TV Relay Service）於新聞採訪時節目傳輸使用。 而一般基地台與核心網路間的傳輸係藉由銅線或光纖。在FCC解除法規管制後，將可允許固定服務業者（fixed service）於未有執照之區域使用此頻段，而不會造成既有業者的干擾。可使用6875-7125 MHz及12700-13100 MHz頻段，總計達650Mhz。固定服務業者可用於基地台中程傳輸（middle mile）使用，並可加快4G網路佈建目標。FCC估計此範圍涵蓋50%國土面積及10%之人口。 FCC放寬之管制內容如下︰ 1.取消「最後連結」（final link）規範-使業者得以微波通訊來進行內容傳輸，且可減少設施的重複佈建。 2.允許適性調變（Adaptive Modulation）-允許固定服務業者在訊號不良時可減慢傳輸速度，以維持通訊連線。 3.不得架設輔助式基地台（Auxiliary station）-因FCC尚未有明確證據顯示當輔助式基地台與主要基地台共存時，是否造成干擾。因此不得架設輔助式基地台。
從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年10月8日 壹、前言 我國近年積極發展智慧農業，一般農企業或農民發展智慧化過程中，面臨高額的設備建置、維護成本使其卻步，因此創設新的農業數據流通運用商業模式將能降低智慧化門檻，成為智慧農業普及落地之關鍵。本文將研析與我國農情相近之日本推動智慧農業數據流通運用之策略，作為我國智慧農業發展之借鏡。 日本與我國同樣面臨從事農業者高齡少子化以致後繼無人，日本政府於2016年提出Society 5.0概念，期待以資通訊（Information and Communication Technology，ICT）技術帶動發展社會各個領域[1]，於農業領域利用農業ICT可使資深農民內隱知識成為外顯化數據而利於經驗傳承。 日本當時民間企業已有開發眾多ICT系統服務技術，不同業者因未進行合作，其提供的系統服務互不相容，ICT系統服務產出之數據格式、標準不一；另一方面，公部門（研究、行政機關）內的資料亦各自分散管理。為促進農業數據整合管理、流通運用，日本農業數據協作平台（WAGRI[2]）因而催生。 貳、日本農業數據協作平台WAGRI發展歷程 一、日本首相指示建構數據平台 日本政府於2017年3月24日召開第6回「未來投資會議[3]」，作為主席之首相安倍晉三提到：為了能栽培出安心可口的作物，官方、民間應互相拿出作物生長狀況、氣候、地圖等更新資料，並且於2017年年中建構無論任何人均可簡易利用的資訊協作平台，必要數據須完全公開，交由IT綜合戰略本部[4]將前述平台規劃具體化。 於2017年6月9日召開的第10次未來投資會議中，公布「未來投資戰略2017[5]」，以實現「Society 5.0」為目標，其中提到於農、林、水產業領域，奠基於公部門保有之農業、地圖、氣象等公開化資訊，能夠共有活用各種數據的「日本農業數據協作平台（下稱WAGRI）」將於2017年開始建構。 二、WAGRI試營運 WAGRI由內閣府「策略性創新創造計畫（Strategic Innovation Promotion Program，SIP）」第1期計畫11個課題之一「次世代農林水產業創造技術」[6]支持（管理法人為農研機構[NARO][7]），由慶應義塾大學SFC研究所[8]建置，與參與SIP研究計畫聯盟，包括農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等（例如日本IT企業NTT ［Nippon Telegraph and Telephone Corporation］、富士通［Fujitsu Limited］；農機大廠久保田［Kubota Corporation］、洋馬［Yanmar Holdings Co., Ltd.］[9]）共23個組織一同建置，具備「合作」（打破不同系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式得以促成數據交換利用商業模式建立）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據得以促成數據取得和後續流通）三大功能之WAGRI，試營使用時已有實作案例指出，活用WAGRI後在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減[10]。 三、WAGRI自主營運 2019年4月以農研機構（NARO）為營運主體，正式營運開始原本由SIP計畫支援，轉由農研機構（NARO）正式營運。 今（2020）年4月更新WAGRI平台利用資訊自主營運後，原先不收費方式已變更，欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式，須繳納不同的費用[11]： 1. 數據利用者（利用WAGRI數據者）、數據利用暨提供者（利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者） 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時，須另外支付數據使用費 2. 數據提供者（提供數據予WAGRI者） 平台利用月費3萬日圓 但書：若僅提供之數據屬於無償者，原則上不需要繳納平台利用費 參、因應疫情WAGRI擴散之應用 日本SIP第2期計畫12個課題之一「智慧生物產業與農業基礎技術[12]」所支持的「智慧食物鏈聯盟[13]」，將擴張SIP第1期計畫所建置之WAGRI，建構智慧食物鏈平台（簡稱WAGRI-dev），智慧食物鏈聯盟主要任務為建構智慧食物鏈（預計於2025年開始商業化服務），促使食物的加工、流通、銷售、出口相關數據可相互運用，以作為日本生鮮物流之基礎，將架構於WAGRI之基礎擴建為WAGRI-dev。 為因應疫情，今（2020）年4月7日聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）和世界衛生組織（World Health Organization，WHO）聯合發佈「針對食品安全監管部門防控新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）與食品安全的臨時指南[14]」，由日本SIP計畫課題「智慧生物產業與農業基礎技術」之智慧食物鏈聯盟，基於前述指南制定「新冠肺炎（COVID-19）對應指針」；同樣作為前述課題一環的「日本食品指針協作系統（簡稱WAGRI.info）」[15]為因應疫情而產出相對應的應用。 WAGRI.info，於7月13日開放網站受理食品、農產品相關業者進行食安登錄，不限於符合新冠肺炎對應指針，符合既有之品質・安全管理指針（例如：危害分析重要管制點［Hazard Analysis and Critical Control Points，HACCP］）等即可申請登錄，並具備企業檢索功能供一般大眾使用。 WAGRI.info為WAGRI-dev之一環，未來將陸續添加多樣數據協作機能、防止數據竄改與不法入侵等措施。日本政府從原本期待藉由擴張WAGRI打造出從生產，以至加工、流通、銷售、出口等，建構一世界首度智慧食物鏈之外，因應疫情增加相關機能以建構食安資訊網。 我國亦有智慧農業數據相關平台提供OPEN DATA介接功能[16]、開發食安溯源整合應用系統，提供校園午餐食材流向資料，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展智慧農業活用數據之借鏡外，WAGRI.info之作法亦可供國內因應疫情之食安政策參考。 [1]〈科学技術基本計画〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [2]WAGRI代表的是作為一數據平台 ，由各式的數據與服務連環成一個輪，調和各個社群、促進「和」諧，期待引領農業領域之創新，由WA+AGRI組合而成（WA是和的日文＋農業AGRI），WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部，從2016年起約每月召開「未來投資會議」，討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉，首相官邸網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段，從2000年日本施行IT基本法（高度情報通信ネットワーク社会形成基本法），於隔年依法設立IT戰略本部（高度情報通信網路社会推進戦略本部），2013年依據政府CIO（Government Chief Information Officer）法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長（内閣情報通信政策監，簡稱政府CIO）」，IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部（高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部，IT総合戦略本部），以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策，打破省廳的縱向斷層，整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（IT総合戦略本部）〉，首相官邸網站，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/，（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [5]許祐寧，〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉，資策會科法所網站，2017/08，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題，結合未來投資會議施政重點領域，編列年度科技預算，創設並推動「策略性創新創造計畫（戦略的イノベーション創造プログラム，Strategic Innovation Promotion Program，SIP），SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：エスアイピー）〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；邱錦田（2017），＜日本實現超智慧社會（社會5.0）之科技創新策略＞，國家實驗研究院網站，https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [7]農研機構，日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization，簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所，簡稱SFC研究所，為推動日本智農發展之重要學研單位，任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人，同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理，促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出，亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色，促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接，其為日本政府推動農業數據流通之重要角色，促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站，https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [9]IoTNEWS，〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉，2017/05/15，https://iotnews.jp/archives/56366（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [10]神成淳司，〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉，《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》， 12月號，頁24-26（2017）；農林水産省技術政策室，〈農業データ連携基盤の構築について〉，2018/09，http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf （最後瀏覽日：2020/10/08）。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，2019/4/2，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [12]同註6，SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一，智慧食物鏈聯盟成員包括：由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員，由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與（聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所），參註13；〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 －新たなスマートフードチェーンの構築をめざして－」〉，2020/03/10，WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎（COVID-19）與食品安全臨時指南〉，中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站，http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [15]WAGRI.info 事務局，〈「WAGRI.info（食品ガイドライン連携システム）」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉，2020/07/13，https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927（最後瀏覽日：2020/10/08）；日本食品指針協作系統WAGRI.info網站，https://www.wagri.info/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [16]智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉，2019/12/12，智慧農業網站，https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512（最後瀏覽日：2020/10/08）。
美國專利商標局針對最近可專利性客體之相關判決發布了備忘錄美國專利商標局下之專利審查政策處(Office of Patent Examination Policy)於2016年11月2日發布了一份備忘錄(memorandum)，就近來聯邦巡迴上訴法院所做之可專利性客體(subject matters eligibility, SME)相關判決為整理並對專利審查者提出若干指引。 該備忘錄表示，美國可專利性客體審查手冊(SME guideline，下稱SME審查手冊)自今年5月修改後，聯邦巡迴上訴法院陸續做出相關判決，因此除了先就相關事項為一整理，之後亦會依據這些判決所確立之一些原則以及專利之利益相關人(patent stake holders)之回饋意見對SME審查手冊進行修改。 此備忘錄主要討論的判決為McRO案以及BASCOM案，在此兩判決中，聯邦巡迴上訴法院均認為下級審法院錯誤地依Alice規則認定專利無效。在McRO案，法院認為有關利用電腦所執行之自動人臉語音同步之動畫系統(automatic lip synchronization and facial expression animation )之方法請求項係屬有效。審查者在適用Alice規則時應依據SME手冊的2階段步驟對請求項進行整體考量，且不應忽略請求項中許多特定要件，過度簡化請求項為抽象概念。其並指出「電腦相關技術之改良」，不僅止於電腦運作或是電腦網路本身，若是一些規則(rules)(主要為一些數理關係式(mathematical relationship))可以增進改善電腦之效能者亦屬之。 備忘錄另藉著BASCOM案提醒審查者，在決定請求項是否無效時，應考慮所有的請求項之元件(elements)，以判斷該請求項是否已經具備實質超越(substantial more)一般常規、通用之元件(conventional elements)之要素。同時備忘錄並提醒審查者不應依據一些法院決定不做為先例之判決(nonprecedential decisions)之意見。
韓國人工智慧風險管理趨勢研析韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進，後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步，迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而，當眾人專注於追求人工智慧的逐利時，也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動，似已超越人類認知能力，或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例，其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上，不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測，乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程，處處是不可測的風險。申言之，從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說，吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色，實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身，事實上難以被確實地預見。甚至，就人工智慧可控性上，亦充斥各類不確定要素，特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止，人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題，包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見，如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤，進而影響判斷，產出具有歧視或偏見之結果[2]；個人資料及隱私保護上，則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求，涉及個人資料部分，將面臨蒐集（踐行告知程序）、處理和利用（於當事人同意之範圍內處理、利用）是否善盡保護義務與合乎法規要求；演算法黑箱帶來不透明的決策，難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此，考慮到人工智慧之重要性與風險，或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管，甚或以風險責任分擔角度，討論相關權責分配，以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論，韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念，並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心，探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施，盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 （一）《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》（지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법）正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎，包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義（指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備，包含機器設備運行所必要軟體），以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎；另外也以促進產業發展觀點，訂定產品安全開發與布建之支持法源依據；挹注國家科研能量確保技術穩定；建置智慧機器人產業分類系統，依此做為機器人產業統計基礎，為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中，特別的是除了促進性規範外，亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念，賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」（로봇윤리헌장）相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」，係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展，規範製造和使用人員之指導方針，以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之，機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則，盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此，韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》，可參考如下： 第一條（目標）機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮，並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條（人與機器人的共同原則）人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條（人類倫理）人類在製造和使用機器人時，必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條（機器人倫理）機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴，不得傷害人類。 第五條（製造商倫理規範）機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人，同時，必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條（使用者倫理）機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友，禁止非法改造和濫用機器人。 第七條（實施的承諾）政府和地方政府應實施有效措施，以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵，富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神，企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而，隨智慧機器人技術逐漸深入社會，韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要，進而提出《機器人基本法草案》，並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論，以順應社會整體的變革。 （二）《機器人基本法草案》 如前所述，意識到人工智慧發展已然滲入日常生活，有必要在機器人普及化的社會接受過程中，應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》（로봇기본법）以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導，以有助於機器人產業健全發展。是以，該法在風險控管部分，通過二類做法予以調控，一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者，藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念，分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段，著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性，另就不侵犯人權及社會利益上，強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性；在製造階段，則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等，揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項；最後，則從使用者角度，以應用階段各項自律、他律規範，明示遵法義務與道德倫理原則，並特別指明宜避免過度成癮。 次者，在責任分配與歸屬上，於現行法令無以適用情況下，允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而，為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險，亦設置免責條款，規定當產品因缺陷致使損害發生，而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況，或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致，則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述，《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上，提出諸多可資參考之方式，然而在基本法審議過程中，韓國政府認為雖有必要管制風險，卻不宜過早以立法手段介入遏止創新，而未能通過韓國國民議會。 （三）韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過，然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外，在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢，且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議（국무회의）[5]，韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」（AI 국가전략）作為橫跨經濟和社會的創新專案[6]，以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手，為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機，進而拔得在相關領域的頭籌；次者，完備先進資通訊技術基礎設施，借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府；其三，從教育扎根，建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才；第四，秉持「以人為本」精神發展人工智慧，建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工，使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略，將可在2030年壯大韓國之數位競爭力，使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜（約3800億美元），提升國民生活品質[7]。 整體而言，該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法，如《信用資訊法》修訂，允許假名化資料利用，以鬆綁人工智慧資料應用需求，並平衡隱私保障；以人為本的道德，像是參考國際間道德倫理之標準，推行「人工智慧道德標準行動計畫」（AI 윤리기준 및 실천방안 마련），加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8]；改善整體社會法律體系，包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網，透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動，除帶動人工智慧產業蓬勃發展外，也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國，其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說，採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題，韓國以正面態度，在風險控管措施上，嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題，即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任，使業者可預期政府態度；次者，設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據，確保科研能量技術的穩定；再者，藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎，俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範，雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷，然經立法成本與當時技術成熟度之衡量，並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面，觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式，發現在促進發展上，韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段，以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控，像是倫理道德、歸責原則調控等，考量技術尚未臻成熟，實難以剛性立法方式加之管理，而有以政策方式先試先行之傾向，形塑具有包容彈性之環境，鼓勵人工智慧機器人產業之投入，並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元，誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而，韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」，並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述，韓國面對人工智慧及機器人，對內，以剛性立法手段，先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎，包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等，以拉抬、激勵企業投入研發，促成經濟層面活動之擴散與發酵；對外，以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注，並同步促成內部社會法體制之調整，不難看出韓國政府的企圖與決心，且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面，亦已意識到人工智慧風險管理之重要性，立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式，從研究、開發乃至整合等，厚植我國人工智慧實力，並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法，或許可茲我國借鏡，就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向，可由政府擬定具實質效力之法規範推動之；就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管，採用軟性規範方式，先行以具包容性之政策、指引等作法試行，以待日後技術臻至成熟穩定，再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf （last visited May. 22, 2019） [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 （last visited May. 22, 2019） [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence（last visited May. 22, 2019）. [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency（2017/11/15）, p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統，主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成，成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構，並協調政策或行政事務。詳細資料可參見：http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉，Bloter，2019/12/17，http://www.bloter.net/archives/364678 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [7] 〈인공지능（AI） 국가전략 발표〉，과학기술정보통신부，2019/12/17，https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [8]〈인공지능 국가전략〉，관계부처 합동，2019/12，頁36-38。