拜登政府於2023年5月4日宣布將採取促進負責任AI創新之新行動,表示公司於部署或公開其產品前,應致力於降低AI風險,並強調風險管理與保障措施的重要性,以防止AI對個人與社會造成潛在危害。此外,拜登總統於2月簽署「透過聯邦政府進一步推動種族平等和支持弱勢群體」行政命令(Executive Order on Further Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through The Federal Government),指示聯邦政府機關在設計和使用AI等新技術時,應避免偏見,並保護公眾免受演算法歧視。促進負責任AI創新之新行動包括:
一、投資負責任AI的研發
美國國家科學基金會(National Science Foundation)宣布撥款1.4億美元以啟動7個新的國家AI研究所,未來全美將有25個國家級AI研究所。除有助於促進公私部門之間合作外,將強化AI研發基礎設施、支持多元化AI勞動力發展,及推動氣候、農業、能源、公共衛生、教育與資安等關鍵領域之突破。
二、公開評估現有的生成式AI系統(generative AI systems)
Anthropic、Google、Hugging Face、微軟、NVIDIA、OpenAI和Stability AI等領先AI開發商將參與AI系統獨立公開評估,以評估其模型是否符合AI權利法案藍圖(Blueprint for an AI Bill of Rights),及AI風險管理框架(AI Risk Management Framework)所提出之原則與實踐,並使企業及開發人員能就所發現問題,進一步採取解決措施。
三、提出政策引導聯邦政府減輕AI風險及提升AI利用機會
美國行政管理預算局(Office of Management and Budget)宣布,將於2023年夏季發布有關聯邦政府機關各部門使用AI系統之政策指引草案,並徵詢公眾意見。
2016年9月國際唱片業協會(International Federation of the Phonographic Industry,簡稱IFPI)、美國唱片產業協(Recording Industry Association of America,簡稱RIAA)及英國唱片產業協會(British Phonographic Industry,簡稱BPI)對全球最大的串流音樂翻錄網站「YouTube-mp3.org」展開法律行動,指控該網站違反YouTube的服務準則,且侵害音樂著作權。目前該案件由美國加州聯邦法院審理。 「YouTube-mp3.org」將串流音樂變成可供下載的音樂檔案,使用者只需在該網站(YouTube-mp3.org)複製貼上原YouTube的音樂影片網址,即能將其轉為MP3檔案下載使用。RIAA表示運營商透過該網站已經獲利數百萬美元的廣告收入,卻未支付任何金錢報酬給音樂家或著作權權利持有人,因此控告YouTube-mp3. org及該站負責人Philip Matesanz侵害著作權。BPI則表示,使用者得透過各種串流服務存取合法音樂,若對此非法轉載音樂的業者或行為不提出法律行動,將會影響合法的音樂串流服務。 另一方面,德國聯邦部門(German Federal Ministry ) 早在2011年時曾認定,從Youtube網站複製下載音樂為非商業之私人行為合法。而電子前線基金會(Electronic Frontier Foundation,簡稱EFF)對於英美唱片業協會要求法院消除此類型網站一事持否定看法,認為法律不應賦予著作權人或商標所有人修訂刪除網站的權力。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
Facebook支付5.5億美元解決涉及侵犯隱私的訴訟案使用過Facebook(臉書)上傳照片時,不難發現其內建功能可透過臉部辨識「自動標記」(tag)好友的功能,建議用戶標記照片內的人物,而自從該功能於2011年啟用後,始終存有侵害用戶隱私權的疑慮。本案訴訟自2015年開始,及針對臉書「自動標記」的標籤建議功能爭論。美國於2018年經美國聯邦法院裁定,該功能在未經用戶同意的情況下蒐集並存儲相關使用者的生物特徵資料(biometric data),違反美國伊利諾州(Illinois)生物識別資料隱私法(Biometric Information Privacy Act)。雖然臉書已開始公開與用戶說明其可選擇關閉其識別功能,並針對上述聯邦法院判決提出上訴,卻仍於2019年8月敗訴。因此臉書同意以5.5億美元和解,用於支付伊利諾州的用戶(符合條件的)及訴訟相關費用。
日本政府將於東京都及愛知縣成立「自駕車實證一站式中心」日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議),決定由政府、東京都及愛知縣,共同成立「自駕車實證一站式中心」,協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前,中心接受道路交通法等各程序相關諮詢,必要時可將相關程序以其他方式置換,將複數程序整合為一,推動相關實驗。 戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣,欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢,東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調,並將所需之資訊彙整後回覆予企業,如此一來,企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔,進而降低啟動實驗之門檻。 東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中,已是國家間之競爭」,且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動,於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術,促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。 針對上述特區的設置,未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍,值得我國持續投入關注。