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」
所謂「離崗創業」係指中國大陸允許國立的研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動之研發人員激勵措施。 中國大陸於2012年時首次提出「創新驅動發展戰略」之國家政策,該政策的主要涵義包括了未來的發展要靠科技創新驅動,而不是傳統的勞動力以及資源能源驅動;以及創新的目的是為了驅動發展,而不是為了發表高水準論文。 在實施該戰略政策之前提下,中國大陸於2016年2月發布了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》,於該文件中,為激勵研發人員創新創業,開放國立研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動。該文件並要求國立研究開發機構及大學院校應建立相關規範,或與研發人員約定留職從事研發成果運用活動期之間和期滿後的權利和義務,以及規定研發人員依該規定留職者,其期間以3年為限。
促進公有文化創意資產的加值利用-以文化創意產業發展法規定為例 IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案,促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度(reliance)」指一國有效利用他國的審查結果,而減少重複作業、提升效率,並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此,國際醫療器材法規管理論壇(International Medical Device Regulators Forum, IMDRF)於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》(Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs)草案,協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」,而須由各國自行決定如何利用依賴制度,並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材(含體外診斷器材)或輔具,並涵蓋產品生命週期各階段(如技術文件審查或品質管理系統驗證等)。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明: 1.工作共享(Work-sharing):指多國協作進行監管任務,可為聯合評估、聯合檢查,或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」,訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準,使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查(Abridged Review):以他國完整的審查成果作為基礎,僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認(Recognition):正式接受他國監管決策結果作為判斷依據,可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」,而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略,加強協作與資源共享,進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織(如歐盟、東協、非洲聯盟發展署)越加重視各國監管法規的一致性,並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中,此監管趨勢值得我國持續關注。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。