世界經濟論壇發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年11月15日發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》（Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies），期望透過建立數位信任框架（digital trust framework）以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展，無論個人資料使用安全性還是演算法預測，都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖（Digital trust roadmap），說明建立數位信任框架所需的步驟，以鼓勵組織超越合規性，指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動，以實現數位信任。路線圖共分為四步驟：
1.承諾及領導（commit and lead）：數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功，故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合，並從關鍵業務領域中（例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全）即納入數位信任概念。
2.規劃及設計（plan and design）：透過數位信任差距評估（digital trust gap assessment）以瞭解組織目前之狀態或差距，評估報告應包括目前狀態說明；期望達成目標建議；治理、風險管理與合規性（governance, risk management and compliance, GRC）調查結果；將帶來之益處及可減輕之風險；計畫時程表；團隊人員及可用工具；對組織之影響等。
3.建立及整合（build and integrate）：實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源，以及人員溝通與管理；第二，定義組織數位信任流程，包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域，調整目前現有管理流程，並識別現有資料資產；最後，針對技術使用，可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等，以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整（monitor and sustain）：建立數位信任框架後，需持續建構相關績效及風險評估程序，以確保框架之穩定，並根據不斷變化的數位信任期望持續改善，以及定期向董事會報告。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
World Economic Forum [WEF], Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies (Nov. 15, 2022), https://www3.weforum.org/docs/WEF_Earning_Digital_Trust_2022.pdf (last visited Jan. 3, 2023).
Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies, World Economic Forum (Nov. 15, 2022), https://www.weforum.org/reports/earning-digital-trust-decision-making-for-trustworthy-technologies/ (last visited Jan. 3, 2023).
蔡毓華、林玉書，〈促進數位資產流通機制建立之法制初探〉，2021年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8617&no=64（最後瀏覽日：2023/01/03）。
科法觀點
2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法（Virginia Consumer Data Protection Act），是繼加州之後，第二個自行制定相關規範並且採用的州，預計在2023年1月正式生效。 該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠，其為消費者提供六項主要權利，包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權，以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權；又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時，需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制，亦要求企業建立技術保障管理機制，以及向消費者提供隱私權政策。 該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處，例如，該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權，訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業，或是總收入50%來自於利用消費者個人資料，且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業，相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言，維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業，並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。 在數位科技發展下，美國的紐澤西州、猶他州，以及許多其他州政府，紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法，此一趨勢發展已然勢不可擋。
18F與加州政府共同打造採購新流程美國的數位服務推動小組18F（Digital service delivery，18F），因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署（General Service Administration，GSA）成立，透過業界與政府合作模式，幫助政府機關改善流程及增進效率，其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式，以達跨部會、機關之整合，並使對公眾的數位服務更便於使用。 18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗，提供了五項服務：（一）就已存的數位規格（digital component）打造訂製化產品（custom products）；（二）以創新方式購買科技，使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書（Request For Proposal，RFP）、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼（open source code）以提升專案計畫；（三）替政府建造一安全、可擴展的工具與平台，其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求；（四）協助成為數位化組織，不只是增加組織內部數位化能力，更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變；（五）透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台，提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術，使政府機關能自行複製及使用。 近期知名成果案例發生於加州。在加州，每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件，若使用過時系統產生風險將無法估計，故加州政府、美國衛生與人群服務部（Department of Health and Human Services，DHHS）即利用了前述相關服務，與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月，合作建立新系統不到1年的時間，導入了契約文件之簡化、模組化（modular）契約之合併、敏捷性開發（agile development）、使用者中心之設計及開放源（open source）之實踐。 首先，代寫委外服務建議書，18F於其中展示如何將專案計畫為模組化，亦即別於過往採購的傳統模式，非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統，透過分離的方式，找尋不同開發商以更符合實際需求，亦能避免時間金錢的浪費，降低遲約或違約之風險。再者，聚集可能符合資格的供應商，邀請眾供應商建造以開放源代碼（open source code）方式的原型（prototype）。透過此一過程的激盪，18F從中協助評估所提出的原型、技術等，以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後，為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術，18F示範敏捷軟體開發（agile software development）專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估，且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。 面臨現代化數位服務，在美國，聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式，更能達實際需求，亦為內化之協助，利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例，或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。
韓國人工智慧風險管理趨勢研析韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進，後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步，迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而，當眾人專注於追求人工智慧的逐利時，也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動，似已超越人類認知能力，或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例，其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上，不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測，乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程，處處是不可測的風險。申言之，從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說，吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色，實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身，事實上難以被確實地預見。甚至，就人工智慧可控性上，亦充斥各類不確定要素，特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止，人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題，包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見，如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤，進而影響判斷，產出具有歧視或偏見之結果[2]；個人資料及隱私保護上，則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求，涉及個人資料部分，將面臨蒐集（踐行告知程序）、處理和利用（於當事人同意之範圍內處理、利用）是否善盡保護義務與合乎法規要求；演算法黑箱帶來不透明的決策，難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此，考慮到人工智慧之重要性與風險，或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管，甚或以風險責任分擔角度，討論相關權責分配，以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論，韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念，並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心，探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施，盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 （一）《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》（지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법）正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎，包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義（指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備，包含機器設備運行所必要軟體），以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎；另外也以促進產業發展觀點，訂定產品安全開發與布建之支持法源依據；挹注國家科研能量確保技術穩定；建置智慧機器人產業分類系統，依此做為機器人產業統計基礎，為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中，特別的是除了促進性規範外，亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念，賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」（로봇윤리헌장）相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」，係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展，規範製造和使用人員之指導方針，以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之，機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則，盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此，韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》，可參考如下： 第一條（目標）機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮，並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條（人與機器人的共同原則）人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條（人類倫理）人類在製造和使用機器人時，必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條（機器人倫理）機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴，不得傷害人類。 第五條（製造商倫理規範）機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人，同時，必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條（使用者倫理）機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友，禁止非法改造和濫用機器人。 第七條（實施的承諾）政府和地方政府應實施有效措施，以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵，富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神，企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而，隨智慧機器人技術逐漸深入社會，韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要，進而提出《機器人基本法草案》，並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論，以順應社會整體的變革。 （二）《機器人基本法草案》 如前所述，意識到人工智慧發展已然滲入日常生活，有必要在機器人普及化的社會接受過程中，應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》（로봇기본법）以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導，以有助於機器人產業健全發展。是以，該法在風險控管部分，通過二類做法予以調控，一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者，藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念，分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段，著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性，另就不侵犯人權及社會利益上，強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性；在製造階段，則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等，揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項；最後，則從使用者角度，以應用階段各項自律、他律規範，明示遵法義務與道德倫理原則，並特別指明宜避免過度成癮。 次者，在責任分配與歸屬上，於現行法令無以適用情況下，允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而，為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險，亦設置免責條款，規定當產品因缺陷致使損害發生，而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況，或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致，則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述，《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上，提出諸多可資參考之方式，然而在基本法審議過程中，韓國政府認為雖有必要管制風險，卻不宜過早以立法手段介入遏止創新，而未能通過韓國國民議會。 （三）韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過，然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外，在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢，且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議（국무회의）[5]，韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」（AI 국가전략）作為橫跨經濟和社會的創新專案[6]，以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手，為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機，進而拔得在相關領域的頭籌；次者，完備先進資通訊技術基礎設施，借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府；其三，從教育扎根，建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才；第四，秉持「以人為本」精神發展人工智慧，建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工，使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略，將可在2030年壯大韓國之數位競爭力，使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜（約3800億美元），提升國民生活品質[7]。 整體而言，該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法，如《信用資訊法》修訂，允許假名化資料利用，以鬆綁人工智慧資料應用需求，並平衡隱私保障；以人為本的道德，像是參考國際間道德倫理之標準，推行「人工智慧道德標準行動計畫」（AI 윤리기준 및 실천방안 마련），加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8]；改善整體社會法律體系，包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網，透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動，除帶動人工智慧產業蓬勃發展外，也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國，其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說，採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題，韓國以正面態度，在風險控管措施上，嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題，即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任，使業者可預期政府態度；次者，設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據，確保科研能量技術的穩定；再者，藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎，俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範，雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷，然經立法成本與當時技術成熟度之衡量，並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面，觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式，發現在促進發展上，韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段，以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控，像是倫理道德、歸責原則調控等，考量技術尚未臻成熟，實難以剛性立法方式加之管理，而有以政策方式先試先行之傾向，形塑具有包容彈性之環境，鼓勵人工智慧機器人產業之投入，並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元，誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而，韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」，並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述，韓國面對人工智慧及機器人，對內，以剛性立法手段，先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎，包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等，以拉抬、激勵企業投入研發，促成經濟層面活動之擴散與發酵；對外，以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注，並同步促成內部社會法體制之調整，不難看出韓國政府的企圖與決心，且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面，亦已意識到人工智慧風險管理之重要性，立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式，從研究、開發乃至整合等，厚植我國人工智慧實力，並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法，或許可茲我國借鏡，就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向，可由政府擬定具實質效力之法規範推動之；就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管，採用軟性規範方式，先行以具包容性之政策、指引等作法試行，以待日後技術臻至成熟穩定，再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf （last visited May. 22, 2019） [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 （last visited May. 22, 2019） [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence（last visited May. 22, 2019）. [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency（2017/11/15）, p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統，主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成，成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構，並協調政策或行政事務。詳細資料可參見：http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉，Bloter，2019/12/17，http://www.bloter.net/archives/364678 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [7] 〈인공지능（AI） 국가전략 발표〉，과학기술정보통신부，2019/12/17，https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [8]〈인공지능 국가전략〉，관계부처 합동，2019/12，頁36-38。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部（The Department of the Prime Minister and Cabinet，PM&C）之國家資料委員辦公室（Office of the National Data Commissioner）於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」（Data Availability and Transparency Bill 2020）至澳大利亞國會（Parliament of Australia），國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案，將原先未開放的公部門資料，透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度，以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性，藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制，係由作為「資料保管者」（Data custodians）的各聯邦部門和州政府，自行或透過「被認證的資料服務提供者」（Accredited data service provider，下稱ADSP）共享其所保管的政府資料，使「被認證的利用者」（Accredited user，下稱利用者）得以利用之。 另外，該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下，才能共享資料，要件包含： 1、資料共享目的：係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料，則不包含在內。 2、資料共享原則：包含符合公共利益或道德評估之計畫；具備適合共享資格的人員；安全環境；資料最小化；合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議：資料保管者與利用者之間，必須簽定「資料共享協議」，該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時，該法案使原先被法律限制共享，或單純未積極開放的資料，都得以在利用者提出要求後，於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之，若不符合法案的要求，則不得共享資料，回復到原先的法律狀態，適用原先的資料保護框架。 最後，該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」（National Data Commissioner），負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者，並監管所有的資料共享計畫，以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。