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。

美國眾議院法制委員會於七月十八日全體一致通過「專利法2007年改革法案」( Patent Reform Act of 2007),根據美國軟體與資訊工業協會( Software & Information Industry Association,簡稱SIIA)的總裁Ken Wasch表示,該修正案的通過是美國專利制度現代化的重要指標,而一個有效率且公正的專利制度對於繼續美國國內經濟發展並領導全世界經濟時具有舉足輕重的地位。眾議院的議員Howard Berman表示,對於美國專利核發品質低落、花費高昂及時間冗長的訴訟程序已經嚴重地阻礙到創新力與創造力。這次修法的目的在於改善專利的品質、嚇阻專利所有人權利的濫用、以異議專利的有效性的方式以提供更有意義且低花費的替代式專利訴訟、並讓美國專利法能與其他國家的專利法調合。 該法案除了通過的部分包括「不正當行為」(Inequitable Conduct )、「犯罪地的限制」(Restrictions on Venue)、「損害賠償的取得」(Awards of Damage)修正。最令人注意的是,刪除了最具爭議的「專利權核准後審查程序」( Posted- granted Review),該程序並無時間的限制,而始得專利侵權訴訟中之被告能夠對專利之有效性向美國專利商標局提出再審的請求。法制委員會對此程序舉行多次公聽會,但修正案仍以增加現有「專利再審制度」( Reexamination)的方式取代之。 實務界認為,本修正案會使得專利的價值降低,而使得一些非以製造產品為公司營運目的,但專事經營擁有並實施專利權為主要歲收來源的「專利巨人」(Patent Tolls)公司生存困難。
加拿大隱私專員辦公室針對聯邦廣播與電信修法提出隱私權與個資保護建議加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)於2019年1月11日就其聯邦廣播通訊法(Radiocommunication Act, RA)與電信法(Telecommunications Act, TA)提出隱私權與個資保護建議。現行加拿大聯邦廣播通訊法針對個資保護並無特別立法,而其電信法第七條雖有提及要注重個資隱私,卻無實質責任規範。惟廣播與電信公司蒐集、處理及利用個資時,如何確保當事人之個資隱私受到保護,就此加拿大隱私專員辦公室提出三點修法建議。 一、電信法及廣播通訊法應包含哪些隱私安全與資訊安全之概念? 基於人民將大量敏感個資委託給電信業者,以獲得互聯網、電話及電視通信便利服務。惟個人資訊不但具有龐大商業價值,對於執法機關和情報安全機構也具有相當利益。基於以下因素,加拿大隱私專員辦公室建議制定電信業者更新之安全機制與公共安全義務。 保護措施 現行法規之保護措施應該適用於現代通訊工具,所有設備儲存與傳輸之敏感性個資都應受到保護,而非僅限於被使用之個人資訊。 門檻提升 數據蒐集之法律標準需加強,提升隱私保護。 保存期限要求 除法律特別規定之保存期限外,相關通訊數據保存應於最短時間內刪除,通盤完整保留數據為不必要之風險。 強制協助命令 強制監督 關於電信商既已存在之標準,監視與保留通訊之數據,依據政府要求提供者,政府須解釋其合理性。 透明度 除加拿大電信商提供年度報告,政府單位依據合法授權來請求加拿大客戶數據之情況下,應有相關報告以示公平。 二、政府管理政策與產業治理之有效性衡平 鑑於資訊技術與商業模式蒐集數據為不透明,普通消費者根本無從得知個人資訊是如何被取得及利用分享,當事人較難根據資訊來識別問題,亦難區別是否當事人是否為有效性之同意,故加拿大隱私專員辦公室認為其應該有權審核或檢查電信業者使用技術範圍內之事務,以確保現實情況與隱私法規範保護一致。故應使加拿大隱私專員辦公室能與其他聯邦監管機構(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC加拿大廣播電視和電信委員會與加拿大競爭局)共享資訊,並授予加拿大隱私專員辦公司發布命令與實施行政罰鍰之權力,且允許其進行積極之合規性審查。 三、立法設計中應包含消費者保護、權利行使及可及性 加拿大人民享受數位經濟帶來之好處,同時希望個人資訊之利用為無疑慮地,人民相信政府及立法機關會做好保護措施。惟目前加拿大之隱私立法仍為相當寬鬆,近期相關數據洩漏事件亦已證實電信公司無法善盡管理負責任,透明度與問責制度皆不足,相關消費者保護與權利行使皆須更完善,並需要更多資金進行改善。 加拿大個人資料保護和電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)個資隱私法下,公司或組織於所提供服務相關時,可獲取、使用及共享資訊,但在提供服務之資訊外,尚有許多資訊共享於其他目的。電信公司蒐集日常生活資訊,針對敏感性個資,隱私法規範為明確的,但若個人數據非敏感性,則會帶來許多隱含空間,當事人是否為有意義之同意?加拿大隱私專員辦公室認為他們應該要有更多法律權力,透過執法確保電信數據生態系統之信任,並整合聯邦與省之法規。政府與業者創新使用數據皆能受到監管,於事件未發生時,則有前端監督其合規性,將使市場有明確性,且能向人民進一步保證其關注將獲得解決。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為: 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準; 2. 「評估」風險的可能性與危害程度; 3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害; 4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。 其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。