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

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。

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[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).

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日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架

2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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