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
日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間，日本社會實現自動駕駛下，所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中，係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提（限定場所、速度、時間等一定條件下為前提，系統獨自自動駕駛之情形），以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服： 道路交通環境的整備：以自駕系統為行駛，一般道路因為環境複雜，常有無法預期狀況發生，導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性：依據技術程度，設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合，以達成與一般車相同之安全程度為方針下，由關係省廳間為合作，擬定客觀之指標。此一指標，並非全國一致，應就地方之特性，設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件，建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統：訂定安全基準，使日本事件最先端自動車技術擴及於世界，訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任：自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面，其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點，至等級4為止之自動駕駛，適用自動車損害賠償責任險（強制責任險）方式，但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應，仍為今後之課題，必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等，車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等，關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出，在自動駕駛技術快速發展下，就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
美國國會將跟進加州與馬里蘭州 立法禁止商家禁止或限制消費者於評價網站上散佈負面評價看準消費者利用網路就其各別消費經驗進行評論的商機，不少業者紛紛提供專門作為消費評論的網路平台服務，例如美國最大評論網站yelp以及臺灣的「愛評網」等評論網站。然而，消費者若在網路上就其消費經驗對特定商家發表負面評論，難免對於商家的商譽或營業表現造成影響，因此部分商家試圖利用各種手段避免消費者於熱門評論網站中發表負面評論。最常見的手段為商家藉由其與消費者間的契約中加入「禁止負面評論約款」（Nondisparagement Clause），向發表負面評論的消費者或經營評價網站的業者主張其契約上的權利，但該作法也導致消費者與商家間的法律層出不窮。 較為人所知的爭議案例為，一間位於紐約市的酒店因至該酒店參加婚宴的顧客於Yelp等評論網站上留下諸多負面評價，該酒店即依據契約向使用場地舉辦婚宴的新婚夫妻， 以每一則負面評價500美元為計，收取一筆高額的賠償金。另有較特別的案例為，紐約市有一名牙醫師於其與診所病患間的契約中明訂授權約款，將任何病患可能於就診後作成的負面評價，以著作權授權的方式授予該名牙醫師，而該名牙醫師復以被授權人的身分，依據該契約向Yelp等消費評價網站主張刪除網站上針對其所營診所的相關負面評價。 因應愈來愈多的商家藉各種手段試圖限制消費者在熱門評價網站上發表負面的消費經驗或評論，加州議院於2014年9月正式表決通過並由該州州長簽署，於民法中增訂第1670.8條（California Civil Code §1670.8）之規定，使消費者發表消費評論之自由能夠受到更完整的保障。依據該法之規定，消費者有權對其所消費商品或服務的出賣人、出租人或其受僱人與代理人發表陳述（statement）；若任何契約禁止或限制消費者發表與其消費經驗相關評論之權利，則該契約應屬無效。總檢察長(Attorney General)以下的檢察官或個案消費者可透過民事程序向違反該法律規定者起訴，法院最高可以將行為人處以初犯2500元美金以及累犯每次5000美元的罰款。 馬里蘭州議會亦於2016年2月表決通過於該州《商業法》（Commercial Law）中增訂14.1325條（MD. Comm. Law gcl. §14.1325），該州法規定與上述加州州法同樣保障消費者對其消費經驗加以評論之權利，且違反該法的行為人除了將負擔1000美元及累犯每次5000元美金的罰款之外，若構成輕罪(misdemeanor)則可能被處以一年以下的拘禁，且得併科1000美元罰金。 除了上述二州對保障消費者消費評論的法制加以強化之外，美國國會也正在進行相關的立法工作。聯邦參議院於2015年12月表決通過《2015年消費者評論自由法》（Consumer Review Act of 2015），該法案（H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016)）目前於聯邦眾議院的「工商業與貿易委員會」（Subcommittee on Commerce, Manufacturing, and Trade）中待審。該部聯邦法除了將使任何禁止或限制消費者以任何方法評論商品或服務的契約效力歸於無效之外，更禁止商家與消費者約定移轉任何關於消費經驗評論的智慧財產權。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。