美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。
本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。
本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓國公平交易委員會(Korea Fair Trade Commission,以下稱為韓國公平會)於2026年3月韓國公平會修訂《公平貿易委員會及其附屬機構組織的執行規則》,設立數位鑑識部門(Digital Forensics Division),並同步修訂《(公平交易委員會)關於蒐集、分析與管理數位證據之規則》(( 공정거래위원회 ) 디지털 증거의 수집·분석 및 관리 등에 관한 규칙),下稱數位證據規則),以因應案件量件量增加與數位化趨勢,調查案件的難度增加的挑戰。韓國公平會案件量由1990年代約1,300件,在過去5年內幾乎翻倍至約2,400件。修訂數位證據規則之目的旨於賦予數位鑑識部門對數位證據蒐集、保存與分析之權限。該規則建立嚴格的證據保管鏈規範,要求調查人員於蒐集數位資料時須填寫確認表,記錄所蒐集資料的「雜湊值(Hash Value)」、取證日期及地點、取證工具等,後續調查人員亦須針對「與確認表雜湊值相符的檔案」進行數位鑑識。可預期此制度將影響企業評估官方之數位證據可靠與否。 除偵查端採取雜湊值確保證據之同一性,在司法訴訟層面,數位證據之真偽早已成為法庭攻防之關鍵議題。韓國最高法院分別於2013、2015、2025年,持續探討數位資料存證之雜湊值(hash value)與數位證據同一性,並指出可透過雜湊值驗證數位證據之同一性。 2013年案件的核心證據為「從被扣押的電腦磁碟,透過列印文件或映像檔(Imaging)複製的文件」。最高法院指出原則上應由被扣押/搜查的一方透過簽署文件,加以證明影像之雜湊值與原始資料相同,但若此類證明不可能或極為困難,法院可透過參與扣押、封存等程序的調查人員或專家鑑定之證詞,判斷同一性。 2015年案件的核心證據為「錄音檔案的複製品」,最高法院認為原則上應透過直接比較方法(如雜湊值分析)確立複製檔案與原始檔案的同一性,法院並進一步指出,數位檔案雜湊值生成的時間點,「應於原始檔案或複製檔生成後立即計算出雜湊值」。 針對原始檔案遺失或損毀之情形,2025年案件的核心證據為「手機多份錄音檔案複製到電腦或外接硬碟後,再轉存於光碟」。由於訴訟當事人刪除手機中的部分原始錄音檔,屬於難以或無法提交原始檔案之情形,韓國最高法院再度指出「若難以或無法提交原件,且無法直接比對原件與副本,法院可綜合評估涉案者的證詞或陳述,如錄音檔案的建立、傳輸與儲存、錄音檔案的驗證與評價結果,以及調查與審判的進展,以決定是否證明為原始檔案之副本」。此一司法演進趨勢,反映出韓國對於數位資料可溯源之要求,不限於以數位檔案之原件與副本比對雜湊值,法院亦會就該數位檔案管理機制之完整性,綜合判斷該數位檔案之同一性。 藉由韓國實務存證演進趨勢,可見其司法領域邁向以雜湊值與完整的數位軌跡紀錄,證明數位資料之內容同一與存在時點。回顧我國司法領域之數位證據監管鏈,以司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等5個機關共同推動之「司法聯盟鏈」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。透過「b-JADE證明標章」確認既有數位原檔資料之管理機制、區塊鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的雜湊值及時戳」等。若訴訟爭執證據同一性,亦可透過司法聯盟鏈驗證「司法聯盟鏈成員上鏈之數位證據的雜湊值」與「法庭上數位證據證據之雜湊值」是否同一,於審理端加速確認證據之同一性,兼顧訴訟經濟與證據監管鏈之完整性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
基因資訊醫療運用與業務過失 台灣蕨類大會師台灣蕨類資源相當豐富,為保存台灣原生蕨類植物資源,我國政府於和平鄉鳥石坑規劃成立「蕨類園」,共蒐集台灣原生種蕨類 32科200多種,經過4年培育,蕨類生長茂盛,是很好的科學研究與生活旅遊教材。根據研究,台灣蕨類共37科、約620種,「蕨類園」的目標希望蒐集300至400種台灣中低海拔原生蕨類,做為種源保存、學術研究與解說教育之用。 蕨類是台灣常見的植物之一,在居家圍牆裂縫或庭園造景的石頭縫裡,就可觀察到鱗蓋鳳尾蕨、劍葉鳳尾蕨、細毛小毛蕨和腎蕨等蕨類,但是大多數民眾對蕨類卻非常陌生,因此該中心擬將蕨類納入社區生態與環境教育介紹的主題,教導參觀者如何欣賞各種蕨類之美。 台灣蕨類資源到底有多豐富?根據形容,台灣蕨類比整個歐洲還多,面績是台灣好幾倍大、且非常喜歡蕨類的紐西蘭,也只有 100多種。在單位面積分布上,台灣堪稱蕨類植物的天堂。因此 , 台灣「蕨類園」之成立將會是台灣生態保育的一個重要里程碑 。
何謂芬蘭科學院(AOF)?芬蘭科學院(Academy of Finland, AOF)是隸屬於芬蘭教育、科學及文化部的專業研究資助機構,旨在促進芬蘭科學研究的多樣化及國際化,資助前端突破性科學研究,提供科學技術及科學政策的專業知識,並加強科學研究的地位。芬蘭科學院最高決策單位為七人委員會,委員會主席由科學院院長出任。 底下設有:文化與社會、自然科學與工程、健康醫學以及環境與自然資源四個研究委員會。每一委員會設主席一人委員十人,任期三年。行政單位由大約一百位專家組成,主要工作為準備及執行七人委員會及各研究委員會的各項工作與決策,並撰寫科學報告和研究計畫。 其任務包括獎助大學與研究機構內的科學研究工作與團隊、參與多邊研究計畫的規劃與獎助、資助芬蘭研究人員參與國際研究計畫、評估科研計畫的品質及水準,以及科技政策專業諮詢等。研究範圍涵蓋建築、太空研究、細胞生物和心理學到電子和環境科學研究。