《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
9.自透明度的角度評估消費者之權利;
10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
澳洲政府2017年07月14日宣布提案立法新資安法規,強制要求跨國科技公司如社群網站Facebook與設備製造廠商Apple等,需配合法院命令,協助解鎖通訊APP的加密訊息,利於政府監控攔截犯罪嫌疑人的加密訊息。澳洲政府同時宣布會在2017年11月前提案,預期在幾個月內通過。 澳洲總理Turnbull表示相關提供加密語音及訊息的APP已在日常生活中使用,根據法案,前述相關網路科技公司,將與電信公司負有相同義務協助執法單位解讀加密訊息。Turnbull表示,儘管政府已成功阻止部分激進份子案例,但由於訊息加密技術日益發展,執法機構愈來愈難取得諸如恐怖分子、販毒者與戀童癖的聯絡訊息,執法單位需要更多支援,以確保網路不會成為犯罪溫床。 澳洲預期成為首個立法監管網路加密語音及訊息APP的國家,目前英國與法國皆在研擬監管加密語音及訊息的法規,同時美國、英國、加拿大、澳洲與紐西蘭組成的「Five Eyes」情報共享聯盟,也在2017年07月將相關議題列入討論。 Facebook表示將抵制Turnbull政府的反加密立法,認為現行已有與安全部門共同合作機制,該法案並無實際用途,在無配套措施的情況,該法也無法實施。Apple執行長Tim Cook 則堅定回應,排除任何可能損及產品安全性的政府合作關係。
歐盟檢視「2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫」之執行成效歐盟執委會(European Commission)於今年9月初公佈了「『2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫』(Nanosciences and Nanotechnologies: An action plan for Europe 2005-2009)之期中執行報告」,文中總結了於2005至2007年有關該計劃重點領域執行之相關的活動及進程。 在該報告中,歐盟執委會也在報告中指出歐洲在奈米科學與技術發展上的一些弱點,包括:主要跨領域基礎設施的缺乏、私資金在奈米科技產業研發創新上的短缺(儘管「歐洲技術平台」積極鼓勵私人參與奈米科學與技術的投資,但目前私資金仍只佔全部資金之55%)、以及隨著歐盟會員國投資的增加,重複研究及分裂研究的風險也隨之增加。此外,奈米科技跨領域及創新的本質對於既有之研究、教育、專利授予及規範等方法也形成不少的挑戰。 另一方面,報告也指出歐洲在一些重點區域研究的整合相當成功;例如,在中小企業參與第六期研發綱領計畫(FP6) 中之奈米科學與技術計畫的部份,即由2003-2004年的18%成長至2006年的37%。此外,歐盟執委會也有計劃地來支持技術商業化的發展,像是競爭及創新計畫(Competitiveness and Innovation Programme)、財務風險分攤機制(Risk Sharing Financial Facility)、以及接收利用奈米技術為基礎之控制管路(pilot lines);未來,歐盟執委會計畫對負責任奈米科學與技術之研究採取自願性的行為規範。 下一份奈米科學與技術行動計畫之執行報告預計在2009年底公佈。
英國資訊委員辦公室(ICO)發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下: 公部門資料應用效益:部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享,或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用,必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意:確保各方對於「同意」(Consent)之理解,以弭平差異,同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰:應用語音生物辨識(voice biometrics)、臉部辨識技術(facial recognition technology, FRT)等,需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析(Data analytics):以符合資料保護的方式進行資料分析,處理特殊類別資料的適法性,評估處理過程中的風險,並檢查可能用於資料分析的資料來源,確保符合目的之應用。 未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」