美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《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。

你可能會想參加
※ 美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8912&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/20)
引註此篇文章
你可能還會想看
新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案

  新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。   新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下: 透過組織問責制度,加強消費者之信任; 加強組織使用個人資料開發創新產品,提供個人化服務、提高組織之營運效率; 資料外洩時的強制性通知規定、責任(可參見26A條以下); 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度,當企業組織年營業額超過1000萬美金者,可處以該組織在新加坡年營業額的10%,或100萬新加坡幣(約62萬歐元),以較高者為準(可參見48J條以下); 強化個人資料保護委員會的執法權限,提高執法效率; 為了強化消費者的自主權(consumer autonomy)、對其個資的控制權,規範資料可攜義務(data portability obligation),使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織(可參見26F條以下); 允許企業在特定合法利益(legitimate interests)、業務改善(business improvement purpose)之目的情況下,對於個資之蒐集、使用、揭露,得例外不經當事人同意,意即不需經當事人事先同意,即可蒐集、利用或揭露消費者個資,例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。(可參見附表一第三、第五部分) 允許關聯企業(related corporations)間,在基於「明確定義相關限制」(clearly defined limits)之相同目的前提下,例如透過具有拘束力的公司規則(binding corporate rules)施以一定限制時,可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。(可參見附表一第四部分) 針對「視為同意」(deemed consent)之相關規定,包含告知後同意(consent by notification)做進一步修訂,將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下,在未明確徵得當事人同意之下,向另一個組織或外部承包商(contractors)揭露其個人資料,以利履行契約(fulfil contracts),但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款(express terms)。(可參見15A條以下)

聯合國人權高級專員辦公室發布《數位時代隱私權》調查報告

  聯合國人權高級專員辦公室(Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR)於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》(The Right to Privacy in The Digital Age)調查報告,分析各種人工智慧技術,例如側寫(profiling)、自動化決策及機器學習,將如何影響人民之隱私或其他權利,包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等,並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。 一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議:在整個人工智慧系統生命週期中,包括設計、開發、部署、銷售、取得(obtain)或運營,應定期進行全面的人權影響評估(comprehensive human rights impact assessments),提高系統使用透明度與可解釋性,並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。 二、針對國家使用人工智慧之建議:應確保所有人工智慧的使用符合人權,明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準,且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前,應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架,以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響,以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。 三、針對企業使用人工智慧之建議:應盡力履行維護人權之責任,建議實施商業與人權指導原則(Guiding Principles on Business and Human Rights),並打擊(combat)人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視,進行系統評估與監測,以及設計有效的申訴機制。

日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點

日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。

英國電信市場競爭服務達到700萬線路

  英國的寬頻市場競爭在透過執行網路元件細分化(LLU)政策後,英國電信公司(BT)的對手競爭公司如Sky或TalkTalk,利用BT擁有的電話銅線,提供競爭通訊服務的線路數已達到700萬。這顯示英國電信管制機關Ofcom的細分化政策(LLU)已見成效。   這項政策係在2005年9月,由BT向Ofcom做出具有法律效力的承諾,Ofcom要求BT分拆成立一個新公司,稱為Openreach,負責向競爭對手提供線路出租的批發服務。Openreach是基於功能分離之實體,提供BT和其競爭對手完全一樣的交易條件,如契約條款、價格、系統和商業關係。   政策實施初期,英國電信市場僅有約12.3萬條細分化線路。多數人只能選擇BT作為寬頻及固網電話服務的供應商。   根據Ofcom的最新研究,目前英國有超過1900萬條寬頻線路。其中70%以上是由BT以外的其他公司提供服務,其中許多服務建立在BT的細分化網路元件的基礎上。   現有超過30家不同的公司,為家庭和小型企業提供非捆綁式(unbundled)服務。這有助於提升寬頻網路普及、降低固網電話的價格。與2005年9月相較,當時僅37%的家庭和小型企業有寬頻網路,現在這個數字是71%。   競爭對消費者而言,也帶來較低的費用。根據Ofcom的研究,在2005年最後一季時,消費者每月平均為寬頻網路服務支出約23.30英鎊。今天,他們為相同的服務每月付出大約13.31英鎊。   因此由零售價格、寬頻普及、競爭業者數量來看,英國的寬頻市場競爭已經達到一個重要的里程碑。

TOP