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。

美國第四大無線通訊業者T-Mobile於1月24日依據華盛頓州暴利罪法(criminal profiteering laws)向該州高等法院提出申請,要求法院對Data Find Solutions公司、1st Source Information Specialists公司及其他有關的公司與個人發出禁制令(injunction),以防止上述公司透過詐欺手段獲取及販售T-Mobile客戶的通聯紀錄(call records)。 目前包括了州議員、州檢察總長及聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission),均積極探求相關的法律規定,如果Data Find Solutions等公司非法獲取及販售通聯紀錄的情況屬實,將依法予以定罪。 無獨有偶,在一週之前伊利諾州檢察總長也對1st Source Information Specialists公司提出了訴訟,控告該公司非法取得及販售通聯紀錄。數位眾議員及參議員,已經公布了相關立法計畫,未來凡以欺詐的手段獲取及出售通聯紀錄都將被視為違法行為。參議院多數黨領袖Bill Frist議員即表示,「詐取客戶通聯紀錄並透過網路出售是一錯誤的行為,必須加以制止。」
Google就隱私權議題與美國FTC達成初步和解,消費者團體呼籲FTC採取更嚴厲的手段今年三月底,Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料,侵犯了消費者的隱私權,違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示,Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz,讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群,但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入,也無法完全移除此項服務。甚者,選擇加入Buzz的消費者,亦無法找到明確的方式,控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意,將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用,構成目的範圍外的使用。 依據Google與FTC和解內容,Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度,不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為,並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見,之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止,消費者團體提出的意見,包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間,將隱私權保護制度適用到其所有的產品,對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作,以及在進行個人資料蒐集前,應彈跳出視窗取得消費者同意等 值得注意的是,FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information),「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」,尚包含IP位址、個人實體位址,以及通訊名單等等。 本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益,亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展,但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度,反將造成小公司或新業者市場參進的障礙,愈發壯大Google的市場地位。 除此之外,Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴,最終和解金為850萬美元。 隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭,其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意,今年二月份時,Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
從推動體系及法制架構思考我國文化創意產業發展之整合以南韓推動組織與法制架構為例