世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。
包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。
在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性:
1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。
2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。
3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。
4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。
5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。
6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。
綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。

英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
歐盟針對電子通訊網路及服務之管制架構規範進行公開徵詢基於維持「更好的管制」原則,歐盟執委會針對電子通訊管制架構之內容,公開徵詢社會大眾的意見。 此一電子通訊管制架構,係包括「架構指令」(2002/21/EC)、「發照指令」(2002/20/EC)、「網路接續指令」(2002/19/EC)、「普及服務指令」(2002/22/EC)及「隱私及電子通訊指令」(2002/58/EC)五個指令。除了此了指令之規範上,此次公開徵詢內容尚包括執委會有關「相關市場的建議」(C(2003)497)。 諮詢議題內容,則包括「管制架構的優劣點」、「現行管制架構是否能達到預期目標」、「現行管制架構如何改進」,以及特定之主題,如「範圍及目標」、「匯流及科技發展」、「頻譜管理」、「市場競爭及網路接續管制」、「執照核發及使用權」等。公開諮詢時間至2006年1月24日止。
日本經產省為了促進智慧家庭(smart home)計畫,以促進資料共享與利用。經產省為了在智慧家庭領域創造新事業,整備相關資料活用環境,蒐集共有及分析從多種多樣機器及服務所實際產出之資料,於2017年8月開始實施實證實驗。在實施前,為了使參加實證之民間公司間,得為資訊合作而完備相關規則及保安對策,於5月24日召開「智慧家庭資料活用環境整備推進事業」檢討會。因物聯網(IoT)的擴大得以蒐集龐大資料,以及現在人工智慧(AI)解析能力提高下,期待在各種領域提高生產效率及創造新的事業模式。特別是在智慧家庭領域,其在「新產業構造願景的中間整理」(2016年4月27日、產業構造審議會新產業構造部會)中,為有力重要領域。因此,以IoT技術等使家庭內機器網路化,活用此一資料,除了使既存事業模式發生變革或創造新事業模式外,也期待可以透過把握製品之使用資訊,而提高產品回收(recall)率,並促進資源回收以及家庭部門節能化等相關社會課題解決上。為此,本事業係以對於家庭內機器網路化及透過此而創造新事業為目標,整備事業環境與社會課題及各主題新事業服務創造相連結,因應每個人的生活模式而使得生活空間客製化成為可能,實現智慧家庭之社會目標。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。