經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段：
1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。
2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。
3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。
4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI (Feb. 23, 2023), https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/2448f04b-en.pdf?expires=1683078463&id=id&accname=guest&checksum=030F1E26850085E4A7AC6B1EB60266A1 (last visited May 3, 2023).
Advancing accountability in AI, Organisation for Economic Co-operation and Development, https://oecd.ai/en/accountability (last visited May 3, 2023).
陳箴，〈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）〉，2023年2月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8974（最後瀏覽日：2023/05/03）。
張瀠心，〈歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案〉，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8958（最後瀏覽日：2023/05/03）。
日本政府於今（2023）年3月10日，閣議通過不正競爭防止法等一系列智財法律修正案，包括商標法、不正競爭防止法、意匠法（設計專利）、特許法（發明專利）、實用新案法（新型專利）、工業所有權特例法等智財相關六法修正案。5月11日送第211回國會（眾議院）審議中。 本次智財法律修正案，係為求智慧財產進行適當的保護與提升智慧財產制度的便利性，並確保國內外事業者間公平競爭，修法擴充他人商品型態的仿冒態樣，創設基於商標權人的同意下近似商標註冊制度；設計專利的新穎性喪失例外適用之證明手續的簡化、發明專利等國際申請優先權主張之手續電子化，另對外國公務員贈賄罪之罰金上限提高等措施。 為強化數位化多元事業品牌保護，除商標法修法以擴充可取得註冊商標，針對防止數位空間之仿冒行為，不正競爭防止法規定，自原始商品於日本首次銷售起三年內（不正競爭防止法第19條第1款第5項），禁止銷售與該商品非常近似的仿冒商品，然修法前前述行為態樣不適用於數位空間。本次修法為防止數位空間之仿冒行為，規定商品型態的仿冒行為，即使係發生於元宇宙等數位空間亦構成不正競爭行為，可行使侵害排除及侵害防止請求權（不正競爭防止法第2條第1款第3項）。 日本透過智財修法將商標保護觸角延伸入虛擬空間之作法，可作為我國未來政策推動與修法之借鑑。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
網路搜尋引擎龍頭Google 控告Microsoft剽竊搜尋結果網路搜尋引擎龍頭Google質疑Microsoft研發的“Bing”搜尋引擎有剽竊Google搜尋結果的狀況，對此Google已提出訴訟。Google表示，為了要調查是否有搜尋結果被剽竊的情形，故意在搜尋引擎中創造近100個毫無意義的搜尋關鍵字，例如“Hiybbprqag”、“Mbzrxpgiys”和“Indoswiftjobinproduction”等，同時對應該關鍵字插入虛假的搜尋結果。在幾個禮拜之後，Google發現競爭對手Microsoft 的Bing搜尋引擎也出現相同的搜尋結果，因此認為Bing有剽竊之疑。Google表示：「Google的搜尋結果是經過多年辛苦努力的成果，這件事情對我們來說像是一場馬拉松賽跑中有人在背後偷襲你，然後突然跳到終點站前迎接勝利，是一種欺騙的行為。」 Microsoft否認剽竊搜尋結果，認為這是Microsoft用來提高搜尋品質結果的方法之一，Bing實際上使用不同的符號和方法來對於不同的搜尋結果加以分級，用來辨別不同的搜尋結果。同時針對搜尋結果提供多數關連的答案，藉此增加消費者對於Bing搜尋引擎的良好經驗，Google使用間諜手法（Spy-novelesque stunt）對競爭對手進行調查，此舉已抹黑Bing，蒙上不好的評價。 Google提出抗辯認為Bing的行為構成簡單而顯然的詐欺，造成不同的搜尋引擎產生同樣的搜尋結果。況且搜尋引擎的功能，若可以出現與Google搜尋下相同的結果，並無法保證能創造出更好的搜尋品質，Microsoft的說法無法獲得肯認，後續延燒的訴訟爭議，有待日後進一步觀察。
英國設立綠色財政委員會，檢討未來稅制綠化的方向英國為了達到稅制綠化的目標，特別在2007年底設置了一個集合產官學背景人員及消費者與環保組織代表組成的稅制檢討委員會－綠色財政委員會（Green Fiscal Commission, GFC）。GFC定位為獨立的組織，其任務是在未來的一年半期間，針對英國如要導入綠色稅與環境稅的稅制變革（green taxes and environmental tax reform, ETR），檢視完成其所涉及的相關議題，特別是導入困難之處何在，以期將過往對財貨“good“（例如勞動活動所產生的所得或收入）課稅的精神，規劃轉向為對環境有害的結果“bad“(如環境損害）予以課稅，GFC預計在2009年4月提出正式的報告，而報告探討的重點將會集中在以下三大部分： - 有關環境稅如何執行與操作之資訊與證據 - 有關社會大眾與利害關係人對於環境稅所持態度之資訊與證據 - 針對研究報告內容對外進行適當的溝通 英國欲進行綠色稅制改革，主要是基於歲收中和（revenue neutral）的考量，意指對財貨的租稅減免（tax cuts on ‘goods’）短缺，應透過對有害活動課稅所增加的稅收，予以平衡。英國政府希望可以藉由GFC的研究成果，成果進行綠色稅制改革，讓英國的稅收來源在2020年可以達到至少有20%是源自於綠色稅。