英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。
在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形:
(1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。
(2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。
在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針:
(1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。
(2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。
(3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。
(4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。
在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾:
1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用
2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行
3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性
4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統
5.規範人工智慧治理中法律主體的責任
6.釋明救濟途徑
除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
德國聯邦政府提出《資訊科技安全法2.0》草案德國聯邦政府(Bundesregierung)於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律(Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme)」草案,又稱「資訊科技安全法2.0(IT-Sicherheitsgesetz 2.0)」,該草案概述如下: (1)加強德國聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)權限: BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序,並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。 (2)加強消費者保護: 導入IT安全標籤(IT-Sicherheitskennzeichen),製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊;此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。 (3)加強企業作為義務: 關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務,該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司,如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司,以及受重大事故條例(Störfallverordnung, StöV)所規範者。 (4)加強國家保護功能: 國家應建立認證機制,並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務,即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性,尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。 該草案目前於德國聯邦議院(Deutscher Bundestag)進行審查。
美國司法部與聯邦貿易委員會聯合發布新「垂直合併指引」美國司法部 (Department of Justice, DOJ)與聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引(Vertical Merger Guidelines)」,其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引,且為自司法部1984年「非水平合併指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)」頒布以來,首次針對垂直合併之重大修正,內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。 本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併(於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併)、斜向合併(diagonal mergers)(於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併)、以及於互補合併(mergers of complements)時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。 於反競爭效果分析之單方效果方面,其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本(Foreclosure and Raising Rivals’ Costs)、影響競爭之敏感資訊的近用(Access to Competitively Sensitive Information);於反競爭效果分析之共同效果方面,其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動(coordinated interaction)來減少競爭並傷害消費者。 於促進競爭效果分析方面,其著重於針對消除雙重邊際化(elimination of double marginalization, EDM)之分析,因垂直合併通常透過EDM使消費者受益,而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果,其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果,相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本,作為對於EDM效果之驗證。 藉由此指引之發布,可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度,而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。
澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為,在符合特定條件之情形下,亦即,去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時,去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act);澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化,是否已符合「1988隱私法案」之規範要求,OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。 澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs),就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定,APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料,於特定情況下,APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如,APPs第11.2條規定,若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失,須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。 如非公務機關係合法保有個人資料,即無銷毀或去識別化義務;此外,若所保有個人資料屬健康資料者,因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關,非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者,APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的,主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條),同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的,就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的,且符合APPs第16B(2)條之要件者,非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。 其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等,均就個人資料去識別化訂有相關規範。 未來以資料為導向之經濟發展,將需堅實的隱私保護作為發展基礎,澳洲去識別化個人資料認定標準之提出,以及標準之認定門檻,殊值持續關注。