歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案
歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。
《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。
歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
張瀠心
法律研究員 編譯整理
European Commission, New liability rules on products and AI to protect consumers and foster innovation, Sep. 28, 2022, New liability rules on products and AI to protect consumers (europa.eu) (last visited Jan. 8, 2023).
European Commission, Questions & Answers: AI Liability Directive, Sep. 28, 2022, Questions & Answers: AI Liability Directive (europa.eu) (last visited Jan. 8, 2023).
European Commission, Directive of the european parliament and of the council:On adapting non-contractual civil liability rules to artificial intelligence, Sep. 28, 2022, Proposal for a Directive on adapting non contractual civil liability rules to artificial intelligence, (last visited Jan. 8, 2023).
美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, US FDA）於2023年3月15日修訂《臨床研究電子系統、電子紀錄及電子簽章：問答集》（Electronic Systems, Electronic Records, and Electronic Signatures in Clinical Investigations: Questions and Answers）指引草案，為試驗委託者、臨床研究人員、人體研究倫理審查委員會、受託研究機構及其他利害關係人統整電子系統、電子紀錄及電子簽章常見問答，供食品、醫療產品、菸草製品及動物新藥臨床研究參考。 本指引草案修訂2017年6月21日所發布的《21 CFR part 11臨床研究使用電子紀錄及電子簽章—問答集》（Use of Electronic Records and Electronic Signatures in Clinical Investigations Under 21 Part 11-Questions and Answers），並將於本指引最終版確定後，取代2007年5月10日所發布的《臨床研究使用電腦系統》指引（Computerized Systems Used in Clinical Investigations）。US FDA認為電子系統、電子紀錄及電子簽章是可信且可靠的，並且通常可等同於紙本紀錄及手寫簽名的方式。 本指引修正重點如下： 一、新增電子系統驗證的風險基礎方法，以確保臨床研究建立、修改、維護、歸檔、檢索、傳輸電子資料及紀錄的真實性、完整性及機密性。 二、統整試驗委託者與資訊科技服務供應商合作應注意事項，以確保電子紀錄符合監管要求。 三、新增數位健康科技（digital health technology, DHT）定義及使用DHT考量重點。 關於臨床研究使用DHT，亦可參考2021年12月23日所公布的《透過數位健康科技擷取臨床研究遠端資料》（Digital Health Technologies for Remote Data Acquisition in Clinical Investigations）指引草案。該指引草案針對DHT的選擇、驗證、應用、訓練及風險提供相關建議。於臨床研究使用電子系統、電子紀錄及電子簽章已為國際趨勢，對於各國相關規範值得持續關注。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站（https://www.biotechlaw.org.tw）
美國於六月十二日全面關閉無線電視類比訊號美國的無線地面電視於今（2009）年6月12日起關閉類比訊號，全面進行數位播送。聯邦通訊委員會（The Federal Communications Commission, FCC）預期政府雖已進行大規模宣傳，但仍有部分家庭尚未完成準備。依尼爾森（Nielsen）公司調查，至6月14日止，尚有兩百五十萬用戶無法接收數位電視訊號；此外，相較於全部家庭中僅2.2％未完成數位轉換的準備，非洲裔與西班牙裔家庭未完成的比例則分別達4.6％與3.6％。 目前美國多數家庭是收看付費的有線電視與衛星電視，數位轉換對此部分觀眾並無明顯影響，但仍有數百萬家庭收看免費的無線電視。在數位轉換後，舊型電視機須加裝數位轉換盒，方能接收數位訊號；對此，美國政府已發放優待券補助用戶購買轉換盒（至7月底為止）。FCC表示，部分家庭裝置轉換盒與電台改善傳輸訊號，尚須花費數週時間，而民眾利用FCC的協助專線進行諮詢時，最普遍的問題則是有關優待券方案與轉換盒的安裝。 此外，電視台原本擔心在數位轉換後，部分受影響的人口（特別是年輕觀眾）將可能不再觀看電視，而選擇利用網路收視電視節目。但尼爾森公司的調查指出，數位轉換後整體收視率僅有些微下滑，除了數位化外，亦可能是受到天氣較佳或重要運動賽事轉播較少等因素影響。
國家技術標準之制定政策-由英國BSI觀國家技術標準制定政策國家技術標準之制定政策 -由英國BSI觀國家技術標準制定政策 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月03日 壹、前言 所謂技術標準（standards），指透過法規、私人企業、或者產業慣例形成的統一技術或特定規格，包括重量、大小、品質、材料或技術特徵（technical specifications），以使商品、服務、製造或製造程序方法能有共通的設計或相容性[1]；由特定標準制定組織要求市場上商品或服務應符合一定品質者，亦為技術標準，例如確保農產品符合人體食用的健康安全標準。 制定技術標準不但具有降低生產成本、促進創新、加強消費者選擇性、增進公共健康及安全等優點，更是國際貿易的基礎。以技術日新月異的ICT資訊通信產業而言，標準更是搶佔市場的利器。 貳、英國國家標準制定政策 成立於西元1901年之英國標準協會（British Standards Institution，以下簡稱BSI）為英國標準制定組織，亦是全球第一個國家標準機構，專門提供企業解決方案，將最佳實務模式（best practice）轉換成日常表現標準。BSI非政府機構，但透過與英國政府商業、創新與技術部門（Department for Business, Innovation and Skills, BIS）簽訂備忘錄，BSI成為英國國家標準制定組織，而其特色與任務大致如下： 一、以整體產業為考量之標準制定機構 BSI標準制定業務範圍[2]，除國家、區域、國際標準外，亦為私人企業、企業聯盟制定企業內部或企業聯盟間私人標準。標準制定之作法，係由產業界提名各領域之專業人員，及少數之政府部會官員成立標準制定委員會，各委員並非代表公司立場，而係以整體產業最有利立場參與會議；而BIS政府官員功能僅為傳達目前政府部會投入發展方向；標準制定委員會下，則設有技術委員會，委員各為特定技術領域之專家。BSI的原則為取得各界意見的平衡，在技術委員會成員組成上會避免單一勢力獨大，並盡力避免標準中包含特定權利人之智慧財產。 二、協助技術發展之階段式標準制定工作 BSI對於英國國內之技術研究、發展活動，採階段式引導標準化制定工作： 1、基礎研究階段：即早整合各利害關係人共識，建立共同發展對話基礎； 2、驗證技術可行性階段：藉由建立專家小組，發展初期測試方法與安全管理之共同觀點； 3、技術整合階段：即早為市場作準備，統一規格與測試方法，以及日後之技術升級方法； 4、原型製作階段：建立產業間行為準則，同時廣納消費者觀點，提昇該技術於市場之接受度； 5、應用測試、系統驗證階段：連結該技術與市場上產品、或其他服務、亦或其他標準組織制定之標準。 值得強調的是，BSI於研究發展活動各階段制定之標準提案草案皆會公佈於網站上，提供平台予大眾針對草案表示意見。 三、快速形成產業標準之PAS共通規範 BSI設有「可公開獲得的規範（publicly available specification, PAS）[3]」，相較於一般國家標準、國際標準，開發PAS時程較短，其目的為在英國國家標準或國際標準形成前，作為提早提供市場參考、使用之共通規範，國際標準如ISO亦有此制度。當技術共通規範成為PAS後，每3年接受技術委員會確認是否延續，或轉將其提案為國際標準。 私人企業可向BSI付費委託發展PAS共通規範。BSI會派專業人員指導企業如何撰寫PAS共通規範提案相關文件，集合內部專家團隊協助完成PAS共通規範提案。完成後對外召集內外部專家檢視PAS提案，包括標準制定委員會成員、政府官員、相關產業人員與消費者團體，並將檢視結果建議回饋給BSI內部專家團隊決定最終版本，公佈予給各界參考使用，公佈後之成果亦作為日後發展國家標準、國際標準之基礎。 參、結論 英國國家標準制定組織BSI，不遺餘力的協助產業自願性形成共識作為國家標準主軸，由產業推舉之專業人員與政府各領域官員作為技術委員會成員，平衡各界意見以整體產業發展為考量。藉由研究發展各階段性標準化工作，公開標準草案廣納各界意見，並盡力避免標準包含特定人之智慧財產權。並且，BSI協助國內企業發展PAS共通規範，除加速國內產業共識的形成外，更建立發展國際標準之良好基礎，摃動英國產業發展，並保障社會、環境、消費者之權益，值得我國學習。 [1]Mark A. Lemley, Intellectual Property Rights and Standard-Setting Organizations, 90 Calif. L. Rev. 1889, 1910-1911 (2002), available at http://scholarship.law.berkeley.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1392&context=californialawreview (last visited Aug. 28, 2014) [2]筆者親自訪談Daniel Mansfield政策主任，BSI Group總部，英國倫敦（2014/10/15）。 [3]ISO, ISO/PAS Publicly Available Specification (2014), http://www.iso.org/iso/home/standards_development/deliverables-all.htm?type=pas (last visited: 2014/10/01)
日本著作權法修正促進人工智慧開發2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。