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）。
中國大陸於2018年8月31日第13屆全國人大常務委員會表決通過了《中華人民共和國電子商務法》（以下簡稱《電商法》），並將於2019年1月1日實施 。《電商法》首條揭示了「保障電子商務各方主體合法權益、規範電子商務行為、維護市場秩序」之意旨，除以「電子商務經營者」為主要規範對象外，亦涵蓋了法律行為、支付與物流、爭議解決等各個交易層面。 有鑑於電子商務平台對市場的主導作用，《電商法》特別針對「電子商務平台經營者」（以下簡稱「平台」）制定專節，要求其審核平台內經營者之資質資格，並課予其保障智慧財產權及消費者人身、財產安全之義務。分述如下： 為因應電子商務平台上仿冒偽劣品氾濫之窘境，《電商法》規定平台於接收權利人所發送之侵權通知後，須採取刪除、屏蔽、斷開鏈接、終止交易和服務等行動，否則需就損害擴大之部分，與平台內經營者負連帶責任。此外，平台「明知」或「可得而知」平台內經營者已侵害智慧財產權，而未採取必要措施者，亦須與侵權行為人承擔連帶責任。 如商品或服務涉及消費者之生命、健康，則平台負有：(1) 對平台內經營者資質資格之審核義務；以及(2) 對消費者之安全保障義務。如因未履行上開義務而造成消費者損害，需與該平台內經營者承擔「相應的責任」；換言之，平台是否踐履相關義務應依實際個案認定。同時增加行政罰規定，違者由市場監督管理部門責令限期改正，最重並得課處200萬元之罰款 。
加拿大上訴法院判決”iPod tax”違法加拿大上訴法院判決MP3播放器不在空白錄印媒體複製著作權物課稅的範疇，本案仍有上訴最高法院之可能。 根據本案審判法官Mr. Justice Marc Noel之見解，其認為雖然加拿大著作權法允許加拿大著作權委員會(Copyright Board of Canada)對空白可複製媒體(Blank Media)課稅，然法條中並未允許其可課徵MP3播放器製造商類似的費用。 Noel法官坦承其亦認知到，著作權委員會是本著希望補償著作權人因為點對點網路下載而致生損害的立場，惟重點在於「主管機關仍應依法行政。」就此而論，對 MP3播放器交易加以課稅仍非合法。 2003年12月加拿大開始針對可複製媒體課稅，而著作權委員會進而主張，MP3播放器製造業者每賣一部少於1GB容量的播放器應被課以2美元、1至10GB容量者課以15美元，以及超過10GB容量之播放器課以25美元，以補償著作權人因為點對點網路複製音樂所生的損失。 根據加拿大著作權法，著作權委員會可針對空白重製媒體進行課稅以補償著作權人因為個人目的重製(Private Copying)所生之損失，2000年開始針對可複製CD媒體課稅，包括空白影音帶。 播放器業者想當然並不接受這項義務的課予，因此起訴，而 本案判決的結果可預見將造成MP3播放器業者的降價行為。同時，一些將課稅所得分配與著作權人(包括演奏家或唱片公司)的機構，如加拿大個人重製組織(Canadian Private Copying Collective)，已在評估是否將上訴至最高法院。不過至少，他們有可能將遊說加拿大政府以修正著作權法之方式，將MP3播放器的情形納入，以及若有可能，將未來類似性質之商品一併納入考量。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術，運用於公部門，可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間，整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速，現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此，英國人工智慧辦公室（Office for Artificial Intelligence）與產官學研各界進行研商後，於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案（Draft Guidelines for AI procurement），作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商，讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向，包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下： 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題，而非只是說明解決方案； 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益，在招標階段敘明以公共利益為核心，並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準； 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則； 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點： （1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版； （2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等； （3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外； （4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。