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」
BS 10012:2009個人資訊管理系統近期轉版,英國標準協會已於2017年3月31日發布BS 10012:2017新版標準,此次修改主要係為遵循歐盟一般資料保護規則GDPR (General Data Protection Regulation )之規定。為了讓企業組織能更有效率整合內部已導入之多項標準,新標準採用ISO/IEC附錄SL之高階架構(High Level Structure),該架構為通用於各管理系統的規範框架。 2017新版架構由原本的6章變為為10章,新架構如下: 第1章 範圍 第2章 引用規範 第3章 專有名詞與定義 第4章 組織背景 第5章 領導統御 第6章 規劃 第7章 支援 第8章 營運 第9章 績效指標 第10章 改善 新標準主要修改內容如下: 個資盤點單需增加「法規」盤點項目,且應載明個資流向(軌跡紀錄)。 風險管理架構參酌ISO 31000:2009修改。 組織增設資料保護官(Data Protection Officer, DPO)。 個資蒐集、處理及利用: (1)蒐集前須先告知當事人並取得其同意。 (2)蒐集應有必要性且最小化。 (3)兒童個資蒐集、利用須先經監護人同意。 (4)若個資利用目的為開放資料(Open data)須作去識別化。 個資必須維持正確且最新。 個資保存不超過處理目的存在必要之期限(保存期限)。 增加個資完整性與機密性要求。 預先諮詢與授權,例如:網頁有使用cookies需明確告知瀏覽者。 個資管理目標與量測,包括欲導入範圍、現況評估等有效性目標。 增添文件管理規範。 BS 10012:2009版本將於2018年5月25日廢止,公司驗證轉版的過渡期為24個月,因此2019年3月未轉版者證書失效。
英國Ofcom「個資與隱私」報告針對告知消費者個資使用方式以及確保消費者對個資利用之參與及意見表達,英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2015年6月17日公布委託德國顧問公司WIK-Consult進行之「個資與隱私」(Personal Data and Privacy)報告。報告指出,雖然法規要求在處理個資前必須獲取相關消費者的告知同意,但事實是消費者並未在線上實際閱讀隱私權政策條款,這個問題則由於智慧聯網大幅促進了裝置間的互聯性與資料的流通而更形嚴重。報告表示,雖然資料流通的本質不變,但僅因互聯裝置數量倍增就足以讓可近用與分析的資料呈等比級數成長,要在線上對這些遍及生活各層面的資料進行追蹤也就難上加難。 對於這個起因於智慧聯網興起的問題,報告認為政府可能必須利用更複雜的契約關係加以規範。因為隱私權政策要能透明,必須指出究竟是哪些人會在何時以哪種方式為了何等目的去近用相關資料,但這勢必會讓隱私權政策條款更加冗長,這不但與隱私權政策盡可能應簡潔易懂相違,消費者也更不可能實際去閱讀。此外報告也指出,機台或裝置在智慧聯網下能夠在幾乎沒有人為介入的情況下進行溝通,此將大幅壓縮消費者能夠得知個資蒐集與使用方式的機會,智慧聯網也讓消費者可能根本沒有察覺其正在使用的裝置實際上已經與網路連線。另一方面,隨著互聯複雜性的大幅提高,有意或無意揭露個資也將帶來更多的潛在不利影響。
FCC將電力線寬頻上網(BPL, Broadband over Power Line)服務分類為資訊服務FCC經過討論與投票,正式發佈命令將電力線寬頻上網服務分類為跨州資訊服務(interstate information service),而非電信服務,其他寬頻上網科技包括DSL、有線電纜線數據機寬頻上網亦被FCC分類為資訊服務。 過去幾年來,FCC一直大力支持電力線寬頻上網服務,期望電力線寬頻上網服務可以進入寬頻服務市場,與DSL和有線電視纜線數據機寬頻上網服務競爭,以增加寬頻服務市場之競爭,提高美國之寬頻普及率。而就此次所發佈之命令,FCC認為,將電力線寬頻上網分類為資訊服務將可使電力線寬頻上網服務受到較低的管制,有助於達成隨時隨地提供所有美國民眾寬頻接取之目標。其次,FCC在數位匯流時代之管制乃是期望能對於各種不同技術之寬頻接取平台給予一致的管制措施,並且對於相同之服務採取相同的管制方式。基於上述原因,FCC此次將電力線寬頻上網分類為資訊服務並不讓人感到意外。 FCC主席Kevin J. Martin進一步在其聲明中表示,雖然目前電力線寬頻上網人口並不多,然在2005年其成長率卻將近200%,顯見電力線寬頻上網服務之市場潛力不容忽視,將可幫助達成美國總統定下於2007年底前隨時隨地提供全國民眾寬頻網路接取之目標。
歐盟執委會擬改革現行專利訴訟制度,並希望能減省歐洲境內中小企業營運成本為求能妥善管理現暨有之歐洲專利與健全歐洲共同體專利制度,歐盟執委會(Commission)正致力於尋求各成員國同意,欲滙集境內能量,來建、整出一套「單一化」專利訴訟制度(Unified Patent Litigation System;簡稱UPLS),以解決境內智財爭議與相關衍生問題,來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業 (Small & Medium Enterprises;簡稱SMEs)持續成長』等目標」。 目前,就已取得歐洲專利局(European Patent Office)所核發專利之專利權人而言,其雖可逐一於歐盟各成員國家中,利用該國專利訴訟程序來保障其自身之發明;然,由於利用不同成員國家之司法系統興訟,甚可能因各類商業習慣或其他種種因素,而致生不同之審判結果;因此,於現行歐洲專利訴訟制度下,除時間與成本外,業者亦須面對司法裁判上之高度不確定性風險。一位負責國際市場暨服務事務官員Charlie McCreevy指出:「已有許多業者表示,歐洲現行之專利訴訟制度,實相當地複雜且繁瑣;且於訴訟進行過程中,除須繳納許多費用外;至取得判決前,其所耗費之時間,亦相當冗長」。 有鑑於此,執委會正擬儘快協調各會員國並統整出一套單一化之專利訴訟制度,以提升訴訟結果之可預見性(Predictability)並減輕訴訟成本。大體而言,該項UPLS制度,應可為歐洲專利權人帶來如後數項利益:(1)提升專利訴訟結果之法律上確定性、(2)減輕訴訟成本與(3)促進專利訴訟制度之商業性近用等;而一位執委會官員補充:「事實上,建置單一化專利法院與訴訟系統,其目的,無非是欲借強化解決智財爭議機制之方法,來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業持續成長』等目標」。 最後,根據一份由德國慕尼黑大學學者Dietmar Harhoff所提出之分析報告顯示,倘若能透過該項措施來避免「重複專利侵害訴訟」或「訴訟撤回」等問題,估計每年將可為業者省下高達1億4千8百萬至2億8千9百萬歐元之專利訴訟費用。