美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)

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」

相關連結
你可能會想參加
※ 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8974&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/16)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》

2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下: (一)系統透明度: 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視: 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。

日本公布2014年度智慧財產推進計畫

  日本於2013年6月由智慧財產戰略本部發布了「智慧財產政策願景」,作為自公布後未來十年中長期智慧財產政策的核心,其後每年均依此制定各年度的智慧財產推進計畫。   延續前揭「智慧財產政策願景」內容,智慧財產戰略本部於今年7月4日公布「智慧財產推進計畫2014」,除仍以「為強化產業競爭力,構築全球性智財系統」、「中小、新創企業的智財管理強化支援」、「對應數位網路社會的環境建構」、「強化以內容為中心的軟實力」等四項領域作為核心之外,另經由2013年10月起設置的「檢證。評價。企畫委員會」選擇十二項議題進行充分的討論,並以此十二項議題作為制定今年度「智慧財產推進計畫2014」的基礎。   此外,委員會並針對單一部會進行施政將有所困難,有必要進行跨部會橫向協力的五項課題設置特別任務小組,列為「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」,分別為:1、職務發明制度根本性的修正;2、營業秘密保護整體性的強化;3、中小、新創企業和大學的海外智財活動支援;4、數位內容的海外拓展及與搏來客行銷間的協力;5、加速建構以促進數位典藏的利活用。日本智財戰略本部並期待此「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」能發揮司令塔的功能,對相關連的政策發揮引導的功用。

歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權

  美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之,該法將禁止,例如,利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為,但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。   針對學生之隱私保護,目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法(Family Educational Rights and Privacy Act,FERPA),該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄(educational record)之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形,例如,醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列;此外,學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。   學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律,該法與FERPA的異同,及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善,仍有待觀察。

美國於5月通過愛國者法案修正案

  美國參議院於今年(2020年)5月,通過了由共和黨領袖 Mitch McConnell 所提議主張,恢復《愛國者法案》(Patriot Act)中,原本應於今年3月失效的215條監控條款,該條款允許執法機構在沒有搜索令的情況下,取得人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。   此修正案授予聯邦調查局(FBI)及中央情報局(CIA)等執法機構權力,只要其認為該紀錄與犯罪調查有關並且在檢察總長的監督下,即可無須經過法官批准,獲取人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。此法案雖限制執法機構不得取得人民瀏覽和搜尋網頁的「內容」,但卻可以取得該歷史紀錄,而歷史紀錄中詳細記載了人民所瀏覽的網站及所輸入的關鍵字。   倡導隱私保護而反對此一法案的團體,認為政府在此法案的支持下,能夠藉由打擊恐怖主義、避免社會動亂、保護國家安全以及保護兒童等理由,對人民進行監視、侵害其隱私。反對者認為網路瀏覽和搜尋紀錄是美國人最敏感、最個人和最私密的部分,人們會把所想到的每一個想法都透過網路去搜尋,並且瀏覽相關網站,因此,獲取人民的網路瀏覽和搜尋紀錄即等同於了解其內心想法。此法案的反對者包含了兩黨的部分參議員、自由派公民團體「美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union)」以及保守派公民團體「繁榮美國(Americans for Prosperity)」,其認為並無任何證據能夠證明政府依《愛國者法案》所進行的大規模監管,得以拯救任何人的生命。   民主國家中,如何在犯罪追訴以及民主自由之間找到平衡,會是一個值得深究的問題。

TOP