以色列創新、科學及技術部(Ministry of Innovation, Science and Technology)於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策,在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下,以多元、協作、原則、創新的理念為其導向,為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊,以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策,以求解決人工智慧的七個挑戰,帶領以色列與國際接軌。
該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施,其中具有特色的三項為:
1. 軟性監管:人工智慧政策採取軟性監管制度,以OECD人工智慧原則(OECD AI Principles)為基礎,採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展,注重以人為本的道德原則,強調創新、平等、可靠性、問責性。
2. 人工智慧政策協調中心(AI Policy Coordination Center):邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心,進行人工智慧政策研議,向政府部門監管提出建言,為人工智慧的開發使用建立風險管理,並代表國家參與國際論壇。
3. 公眾參與及國際合作:政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇,提出人工智慧的議題與挑戰,邀請相關人士參與討論,並積極參與國際標準制定,進行國際合作。
我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」,強調以人為本、永續發展、多元包容為核心,以八大指引為標竿,推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討,可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考,與國際脈動建立連結。
全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。
歐盟電信改革:歐盟委員會持續對三份研究做評論歐盟委員會在 2006 年 8 月 25 日公布之三份獨立學術性研究,被認為是對現正持續進行之 2002 年歐盟電信規則的檢討具深遠的影響。稍早在 6 月 29 日 ,歐盟委員會發佈了針對電子通訊法規架構的檢視訊息、促進就業文件和一份影響評估( IP/06/874 ),在這些文件中含括多項有關有效率利用頻譜資源、促進歐盟市場競爭、建立無線通訊服務單一市場等的政策性提案。而在 2006 年 8 月 25 日出版的研究報告,目的則在處理歐盟電子通訊檢討過程中的主要議題:歐盟電子通訊部的成長和投資、電子通訊市場的法規變革及競爭狀態。雖然這三份研究報告對歐盟委員會並無拘束力,不過對即將在十月份截止之歐盟電信規則的公眾諮詢意見書上,將有助益。 歐盟資訊社會和媒體委員 Viviane Reding 女士認為,對 2006 歐盟電信規則的重新檢視,是歐洲競爭力、投資和成長是重要的關鍵。如果想要促進一個具競爭性、以知識為主的歐盟經濟體系,完備電子通訊內在市場、擴大跨界經營的競爭,以及提升無線通訊頻譜利用的最大效益,均需最優先考量。
英國政府將設置兩個新的網路安全機關,以維護國家網路安全英國政府在考量保護政府機關及民眾免於網路安全之威脅下,設置了網路安全辦公室(Office of Cyber Security,OCS)及網路安全營運中心(Cyber Security Operations Centre,CSOC)兩個新的網路安全機關,並將於2010年3月正式運作。同時,內閣辦公室(Cabinet Office)發出聲明表示,英國政府將網路安全訂為21世紀政府的安全防護重點,並認為透過設置這兩個新的機關協助維護國家安全,將是達成這個目標的重要步驟。 在英國政府的規劃下,OCS設於內閣辦公室下,負責提供政府跨部會的資訊安全策略,並整合協調政府部門間網路安全之工作;CSOC則是設置於英國政府通信總部下(Government's Communications Headquarters,GCHQ),負責有效的監測網路空間之健全性並針對緊急事件提出應變措施、瞭解攻擊英國政府及使用者之技巧、提供對於企業及大眾有關網路安全風險應變之忠告與建議。內閣辦公室也表示,OCS將與移民署(Home Office)及警察局長協會(Association of Chief Police Officers,ACPO)合作,盡快制訂出有關防範網路犯罪之相關策略。 英國政府肯認網路安全對於政府在安全防護上的挑戰。因此內閣辦公室強調,網路安全防護策略之整合是重要的,其將透過企業,國際合作伙伴及民眾的力量,藉由專業知識及能力的提升、以及更為完善的策略,降低安全風險及發掘安全防護機會,發揮英國在網路安全防範之優勢。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引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。