OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告
經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。
報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為：
1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準；
2. 「評估」風險的可能性與危害程度；
3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害；
4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。
其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。
未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。
沈娟娟
法律研究員 編譯整理
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), Common guideposts to promote interoperability in AI risk management, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 5, (Nov. 2023), https://doi.org/10.1787/ba602d18-en. (last visited Jan. 4, 2024).
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), Advancing Accountability In AI: Governing And Managing Risks Throughout The Lifecycle For Trustworthy AI, (Feb., 2023), https://doi.org/10.1787/2448f04b-en. (last visited Jan. 4, 2024).
2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件，支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範，並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險，例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者，這兩個例子均具有潛在且高度之風險，使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說：「人工智慧記錄個人資料，並使用於商業或政治目的，而且通常是在個人不知情之情況下，這種不對稱，將使少數人了解我們的一切，但我們卻對他們一無所知，這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍，不平等現象急遽擴大，知識和財富在少數人手中累積，將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範，並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一，良好的創新：人工智慧系統必須是可理解得，並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求，以便每個人都能受益。第二，責任：設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三，公正性：避免根據偏見進行創造或採取行動，從而維護人類平等和尊嚴。第四，可靠性：人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五，安全和隱私：人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件，以及簽署人將如何實施，但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作，為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識，能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動，互利共生，相輔相成。
東京都公布「新創全球創新政策」東京都政府在2022年底發布了「新創全球創新政策」，希望能透過新創全球化的發展帶動產業年輕化，挽救東京在全球新創圈的頹勢。2022年新創生態城市排名東京名列第12名，在其之前的亞洲城市包含第5名的北京、第8名的上海及第10名的首爾，說明了東京在亞洲城市的新創生態排名不如其城市發展一樣的領先群雄。其手段包含在2023年2月以Sustainable High City Tech Tokyo（永續科技城市東京，簡稱為SusHi Tech Tokyo，取壽司的日文諧音）為題，展開一連串將東京打造成新創城市的策略。 關於「新創全球創新政策」中法制方面的政策規劃如下： 1.重新設計法規以培養國內企業家-掌握新創公司的需求，舉行說明會或交流會，來具體後續修法內容。除此之外建立伴走支援制度蒐集新創事業之需求，整合需求對接各主管機關，並協助制度修改之後續追蹤。 2.重新設計全球企業家進入日本的法規-為了增加東京本土的創業公司數量，並加速東京創業公司的全球擴張，制定從海外吸引高級人才的規定，將提出一系列放寬高技能人才簽證簽發條件的特區提案。 3.協助日本新創企業留住外國人才-鬆綁留日簽證規定，使在日一流大學畢業的高階外國人才得於畢業後進入日本新創企業就業或自行成立新創企業。 其他包含結合相關單位包含大學、財團法人與政府部門一同為新創提供支持、培育年輕人創業精神及全球化技能、辦理全球性活動City-Tech.Tokyo並以全國一個品牌的方式向國際推廣日本新創，透過這個「新創全球創新政策」讓日本新創生態發展奪回亞洲冠軍拚向世界前段班。 綜觀來看，東京的「新創全球創新政策」以城市做主體，展現了東京轉變的決心，不只要走在日本最前端更是要走在世界城市的前端。
澳洲政府考量開放民事訴訟領域查閱網路服務商所保存之通訊資料澳洲政府於2014年推動電信（監察及查閱）法修正（資料保存）案（Telecommunications (Interception and Access)Amendment (Data Retention) Bill 2014），增訂資料保存規範，其目的在於打擊重大犯罪、恐怖主義、國際組織犯罪等，其措施為要求國內網路服務商須保留用戶之通訊資料，並保存期間至少2年，對此，當時情報及保安事務議會聯合委員會（下稱委員會）於評估該修正案時，卻發現一項爭議問題，即民事訴訟當事人亦得查閱通訊資料，但資料保存行為之正當性乃立基於維護國家安全，實與民事訴訟制度意義相悖，故委員會提出應排除民事訴訟領域得以查閱通訊資料之建議。 澳洲政府對於委員會所提出之建議採取全盤接受之態度，進而重新修訂2014年電信（監察及查閱）法修正（資料保存）案，且併同修正刪除1997年電信法令第280條，有關得以民事訴訟傳票或命令，向網路服務商查閱其所保存之通訊資料；至於網路服務商之通訊資料保存義務方面，仍須依1979年電信（監察及查閱）法為之。前述修正於2017年4月13日生效。 然而，澳洲政府方面時至今日卻有態度轉變之趨勢，起因於通訊部長與檢察總長於2016年12月20日公告，其認為資料保存措施對於特定類型之民事訴訟並非沒有實益，如：維護智慧財產權事件、家庭事件（如：離婚）或勞工權益事件（如：公司起訴勞工）等，故應視類型或個案情形予以開放查閱；因此，主管機關提出三項問題向社會大眾徵求意見：1、民事訴訟當事人在何種情形下可查閱通訊資料；2、倘若民事訴訟當事人不得查閱通訊資料者，對於民事訴訟會產生何種影響；3、是否有特定之民事訴訟類型，是排除1997年電信法第280條(1B)不適用。 實際觀察澳洲政府所推動之該項公告，在其國內爭議相當大，不僅該項公告已臨近前述修正生效日，且開放民事訴訟當事人得以查閱通訊資料之正當性疑慮仍未解除，甚且，亦與近期國際上國家安全與人民隱私權保障間之衝突日趨顯著，如：英國之調查權力法案（Investigatory Powers Act. 2016）不無關聯，因此，澳洲政府是否願意在社會輿論反對聲浪中，仍維持該項公告修正意向，值得後續觀察。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。