英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年03月11日
人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「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)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。
壹、事件摘要
英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。
AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。
貳、重點說明
AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容:
一、AI保證之適用範圍:
(一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。
(二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。
(三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。
(四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。
二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。
(一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。
(二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。
(三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。
三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。
(一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。
(二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。
(三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。
(四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。
(五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。
(六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。
四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項:
(一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。
(二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。
(三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。
(四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。
(五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。
五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance)
(一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。
(二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。
(三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。
(四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。
(五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。
參、事件評析
AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。
隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國奧克拉荷馬州修正《個資事故通報法》,擴充個資定義範圍並強化通報機制 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月22日 現行我國關於非公務機關就個資事故進行通報之規定,散落於各中央目的事業主管機關制定之各業別個人資料檔案安全維護管理辦法或相關辦法中,且前揭各辦法對於通報之標準不盡相同。各國主管機關紛紛強化個資治理法制,而美國奧克拉荷馬州修正關於個人資料定義、適當防護措施及個資事故通報機制等事項,以建立更完善之規範。 壹、事件摘要 美國奧克拉荷馬州議會業於2025年5月20日通過第626號法案(Senate Bill 626)[1],修正《個資事故通報法》(Security Breach Notification Act)[2],其目的係為補充現行治理規範之不足,修正重點涵蓋:擴充法定用詞之定義,針對「個人資料」(Personal Information)與「適當防護措施」(Reasonable Safeguards)等條文予以補充與增列;強化個資事故(Breach of the security of a system)之通報機制與設立豁免條款,並釐清與其他法規間之適用關係;以及修訂違法情事之民事裁罰。此外,本次修法亦明定,若機構或個人已採取適當防護措施,得作為民事訴訟中之抗辯理由。本法將自2026年1月1日起正式生效,並適用於自該日起所發現、判定或通報之個資事故,相關單位應即早進行法遵準備,以確保制度落實。 貳、修法重點 本次修法主要包含三大核心面向,簡要說明如下: 一、擴充法定用詞之定義 (一)個人資料 於現行法規對個人資料之定義下,再增加新資料類別: 1.與驗證碼、存取碼或密碼結合使用時,可用以登入特定個人金融帳戶之專屬電子識別碼(Electronic Identifier)或路由代碼(Routing Code); 2.用以辨識特定自然人之獨特生物特徵資料,例如指紋、視網膜或虹膜影像,或其他具體實體或數位形式之生物辨識資料。 (二)適當防護措施 適當防護措施係指,為確保個人資料安全而考量組織或機構之規模、產業別、以及保有之個資類別與數量所制定之政策及作業實務。此概念包括但不限於:進行風險評估、建立技術面及實體面之多層次保護機制、對人員實施教育訓練,及建立個資事故應變計畫等。 二、強化事故通報機制與設立豁免條款 本法要求於發現系統個資事故並已通知受影響之當事人後,應於60日內向州檢察總長(Attorney General)提交書面通報,載明涉及之個人資料類別、事故性質、受影響人數、預估之財務損失、所採行之適當防護措施等必要內容。惟若事故影響人數低於500名州民,或事故發生於徵信機構且影響人數未達1,000人,則可免除向檢察總長通報之義務。 此外,本法明確規範,若特定機構已依據其他法律,如《奧克拉荷馬州醫療資安保護法》(Oklahoma Hospital Cybersecurity Protection Act of 2023)或聯邦《健康保險可攜及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996)等履行相關通報義務,則視為已符合本法之要求。 三、民事裁罰 本法明定,民事罰鍰之裁量將審酌事故規模、事故發生後組織之因應作為及是否履行事故通報義務等因素而定,以確保裁量之比例原則。裁量情形說明如下: 1.若機構已採行適當防護措施且依法進行事故通報者,得免除民事責任; 2.若未採取適當防護措施,惟仍依規定完成事故通報者,則須負擔實際損害賠償責任並處以最高75,000美元罰鍰; 3.未落實適當防護措施與事故通報法定義務者,最高處以150,000美元罰鍰。 參、事件評析 本次修法可見奧克拉荷馬州就數位時代資安威脅所採行之積極因應作為,其修正重點包含:擴充個人資料之定義並明定適當防護措施之內容,俾利降低企業法遵成本及法律適用之不確定性;強化事故通報機制並設置合理豁免條款,以確保資訊透明度;於罰則規範中明定民事罰鍰之裁量,應審酌事故規模及是否履行事故通報義務等因素,以符合比例原則。 有鑑於本法修正後所課予之法定義務,建議企業應採行下列因應措施:(1)全面盤點所保有之個人資料,尤應注意新增納管之電子識別碼及生物特徵等資料;(2)檢視並強化現有防護機制,確保符合適當防護措施之要求;(3)建立標準化通報應變程序;(4)強化教育訓練。此外,企業宜定期檢視法規動態,以確保持續符合法規要求。 [1] Bill Information for SB 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, http://www.oklegislature.gov/BillInfo.aspx?Bill=sb626&Session=2500 (last visited June 1, 2025). [2] BILL NO. 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, https://www.oklegislature.gov/cf_pdf/2025-26%20ENR/SB/SB626%20ENR.PDF (last visited June 2, 2025).
美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」(Helping Angels Lead Our Startups Act,以下簡稱HALOS Act)。HALOS法案在上個會期胎死腹中,此次重新提出,旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性,Murphy表示:「我們應該尋求更便利的管道,讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人(knowledgeable investors of any financial status)都能投資新創公司,利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」,是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人(Angel Investors)連結的方式。在「Demo Days」此種場合,創業家通常僅向與會者展示其產品或服務,而不主動進行籌資,避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合,其主要目的則為發掘潛在投資人,進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」(Jumpstart Our Business Startups Act,以下簡稱JOBS法)的規範,也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」(general solicitation)、參與者是否為「合格投資人」(accredited investor)等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力,JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金,也因此無法創造更多就業機會,因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司,甚至是活動策展人,往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯,嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人,特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議,主張法規對於這些天使投資人團體(Angel Investor Group)應該有不一樣的規範方式,因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
Angie's List起訴Amazon Local侵害營業秘密消費者評論服務Angie's List於本月在印第安納州提起一項聯邦訴訟,對象是Amazon Local。Angie's List作為當地交易網站,提供高達75%的本地服務,包括產品和使用經驗。但Amazon Local員工卻通過註冊成為Angie's List的會員,以獲得其他會員名單和下載網站所提供的文件,也包括其他會員的評論和相關資訊。因此20餘名Amazon Local員工被列為共同被告。 該訴訟聲明中指控相關資訊被Amazon Local所使用,用以在西雅圖建立一個競爭性的服務。Angie's List在訴訟中指稱,他在會員協議“明確禁止使用Angie's List的帳戶和資料用於商業目的”,但Amazon Local員工卻違反了契約。“Amazon Local沒有投入必要的時間,資源和合法手段發展自己的研究與Angie's List競爭,相反的,Angie's List和它的員工都選擇了秘密訪問和挪用Angie's List專有信息的快捷方式。 Angie's List指控Amazon Local違反商業機密,竊盜,侵入電腦,民事侵權,電腦欺詐與濫用盜用行為和違反契約。Angie's List請求法院判決Amazon Local賠償其損失,並禁止Amazon Local再使用Angie's List,包括已經得到的資訊。Angie's List也請求未規定的損害賠償,“不當得利”和懲罰性的和其他損害。