落實完善數位資料管理機制,
有助於降低AI歧視及資料外洩風險
資訊工業策進會科技法律研究所
2023年07月07日
近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。
壹、事件摘要
目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。
貳、重點說明
首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。
其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。
參、事件評析
對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。
其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。
財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。
本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
[1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023).
[2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023).
[3]Gartner, supra note 1.
[4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023).
[5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023).
[6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023).
[7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
歐盟2014個人資料保護日,倡議資料可攜權及個資規範革新歐盟將2014年1月28日定為「2014個人資料保護日」(Data Protection Day 2014),倡議推動個人資料修法及規範革新,主要係位因應數位化時代,個人資料權利保護越形重要,並且為了強化保護線上隱私權利,歐盟執委會首於2012年1月25日所提出個人資料保護指令的修正草案─「保護個人關於個人資料處理及此等資料自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL(General Data Protection Regulation));該修正草案於2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,同年10月21日歐洲議會公民、司法與內政委員會(Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)審議通過,若進程順利預計將於2014年獲得通過,並於2016年生效施行。 歐盟「2014個人資料保護日」會議中,特別提到此次修法,係為歐盟跨時代的個人資料保護規範革新工作,具有特別重要意義,並且倡議應對於資料可攜權(Right to Data Portability),明文法制化加以落實保障,包括加強資料當事人控制及近取個人資料的權利,資料當事人更容易近取(aceess)個人資料(第14、15條);資料當事人有資料可攜的權利(第18條),當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料(第18條(1)),且更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。 國際間對於「資料可攜」議題,正反意見均陳,並未達成共識。歐盟執委會提出個人資料保護指令的修正草案第18條,倡議將「資料可攜性」明文法制化,並要求資料蒐集、處理與利用者對以電子化方法持有的個人資料,需使用結構性、通用的格式,以便利並確保後續個人資料可攜性。此修正草案一提出,隨即引發國際間各重要國家的熱烈探討:有反對者認為,此舉無異將形成未來國際間貿易障礙;有贊成者從確保使用者權益觀點,認為未來智慧聯網(IoT)環境下,資料可攜性是不可避免的趨勢,賦予資料當事人法律權利,有助於個人資料的保護。各重要國家對歐盟修正草案立場及意見,值得加以探究,以觀察未來法制發展趨勢。
日本與大陸簽署專利審查高速公路試行方案(Patent Prosecution Highway pilot program)日本特許廳(JPO)和中國人民共和國國家知識產權局(SIPO)於2011年10月18日合意簽署專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway,PPH)試行方案。本方案欲藉由資源共享的方式,加快專利申請程序的官方審查期間。並預計於11月初開始施行,試行期間為期一年。透過這個方案,將使日本成為中國第一個PPH方案的合作對象。 隨著商業活動的全球性擴展,企業在各國獲取專利的需求性亦相對性地提升,造成單一申請案需個別向各國專利局申請的情況。因而造就全球性專利申請案件數量的攀升,以及專利審查期間的延長。為解決此問題,日本特許廳企圖以推行PPH模式,幫助申請人有效且及即時地獲取專利,以保障其國外專利權的行使。 傳統上大陸知識產權局審理日本專利申請案,通常需要經過二至三年的審查期間,透過這個試行方案,審查期間可望縮減至半年。 日本特許廳預計,這個方案將使日本企業以更迅速且有效的方式,保護其在中國的技術,進而協助日本企業順利地在中國經營商業活動。日本特許廳廳長表示,國際專利合作案不應該是種妥協,相反地,我們需要尋求一種可創造雙贏局面的新方式。 至於大陸方面,則預計與其他國家,如美國及南韓,簽署建立PPH的合作方案。