美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署
美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」（2024 Artificial Intelligence Roadmap）（下稱AI路線圖），設立三大目標，將偕同旗下機關與產官學研各界合作，確保AI的安全開發與部署，保護國家關鍵基礎設施安全，以強化國家安全。
美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）（下稱AI總統行命令），要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才，以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項，DHS制定AI路線圖，其三大目標如下：
（1） 負責任的使用AI以推進國安任務（Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission）：透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估（Testing and Evaluation, T&E）、推動AI人才培育計畫等行動措施，帶領主管機關負責任的使用AI，以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險，確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。
（2） 促進AI安全與資安（Promote Nationwide AI Safety and Security）：利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會（AI Safety and Security Board, AISSB），彙集產官學研各界專家意見。
（3） 透過擴大AI國際合作來引領AI發展（Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships）：將透過與產官學研各界合作，擴大AI的國際合作，並持續與公眾進行意見交流與分享，推廣AI政策或相關行動措施；DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃，以提升部門AI的透明度，並建立公眾對AI的信任。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉心妍
副法律研究員 編譯整理
U.S. Department of Homeland Security, 2024 Artificial Intelligence Roadmap, Mar. 17, 2024, https://www.dhs.gov/sites/default/files/2024-03/24_0315_ocio_roadmap_artificialintelligence-ciov3-signed-508.pdf (last visited May 7, 2024).
陳政陽，〈日本公布設立AI安全研究所與著手訂定AI安全性評鑑標準〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024/4，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9157〈最後瀏覽日：2024/5/7〉。
周晨蕙，〈日本經產省和總務省共同發布AI業者指引草案，公開徵集意見〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024/4，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9146〈最後瀏覽日：2024/5/7〉。
吳彬詣，〈歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024/4，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9143〈最後瀏覽日：2024/5/7〉。
科法觀點
美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
歐盟資料治理規則提出資料利他主義制度以利於公益目的之利用歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」，同時引入（EU）2018/1724修正案（REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724），針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。 資料治理規則也通稱為資料治理法（Data Governance Act, DGA）。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境，達成資料的可利用性，以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。 DGA中，特別引人注意的是第四章「資料利他主義」（Data altruism）的提出。依據資料治理規則第二條，所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下，同意他人得處理或利用其所持有的個人資料；或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料（non-personal data）。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標，例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策，或是科學研究等。 為利於資料利他主義的落實，歐盟希望有明確的的制度設計，藉以促成更多資料主體或資料持有人，在有足夠信任的基礎下，願意將資料無償提供並進行公益目的之利用，進而實現改善生活的目標。 因此，DGA中提出以下作法： 制訂「歐洲資料利他主義同意書」（European data altruism consent form）：該法授權歐盟執委會應在諮詢過歐盟資料保護委員會（European Data Protection Board）以及考慮過DGA新設之歐盟資料創新委員會（European Data Innovation Board）的意見後，制定統一的「歐洲資料利他主義同意書表格」。以此增加資料主體對於資料授權的信任，提高資料主體同意將資料釋出與流通再利用之意願，並為授權或撤銷同意建立法遵明確性。 資料利他主義組織（data altruism organisations）管理機制： (1) 資料利他主義組織採自願註冊制度，而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後，並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後，於其所屬會員國中註冊以成為公認（recognised）的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的，是希望先以管制密度較低的方式，鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。 (2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌：透過相關的認可機制並授予識別標誌，藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度，讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。 (3) 透明度要求：為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度，歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理，例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外，也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。 整體而言，歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則，透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範，降低溝通成本以及建立信任基礎，以增加資料釋出的可能性，進而提升資料被利用的程度，最終達成改善人類福祉的目標。