2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。
本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。
而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下:
(一)系統透明度:
1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。
2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。
(二)禁止歧視:
1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。
2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。
美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。
2017年底,日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫,委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行,希望透過與新創團隊共同協作的模式,運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢,並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示,Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR;或譯創業家居留計畫)進行設計。 STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫,該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異,但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題,再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期,以公私共同開發出產品或服務原型為目標,最後由新創團隊進行提案報告,為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域,未來更可能與市政府簽訂合作契約,進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計,平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市,並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站,由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定,並具有跨域、跨文化之普適性。 日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動,第一個參與的地方政府為京都府京丹後市,之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫,彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。 Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下,地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP),僅需提出希望解決之問題。舉例而言,香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」,最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。 STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高,資源共享與知識流通量巨大,並且以解決問題為導向,能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈,增加彼此信任度,更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。
從國外案例談軟體漏洞資訊公布與著作權防盜拷措施 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
歐盟透過生態創新(Eco-innovation)減少小客車之二氧化碳排放量小客車(passenger car)排放之二氧化碳(CO2)約佔全歐洲排放總量之12%。為落實歐盟第443/2009號規則(Regulation (EC)No 443/2009)關於減少輕型交通工具CO2排放所設定之新小客車排放表現標準,歐盟執委會於今年(2011)7月25日通過執委員會第725/2011號規則(Commission Regulation(EU)No 725/2011,以下簡稱執委會規則),就汽車製造商對CO2減排所為之生態創新(eco-innovation)科技之評鑑、核准及驗證給予更明確之規範,亦提供更多誘因。 於執委會規則下所認定之生態創新,係指就車輛本質之運輸功能及整體能源消耗有重大改善,且該創新技術(特別是在動力技術方面)於市場上屬未廣泛應用者。此外之附帶目的或旨在提升駕駛或乘客乘坐舒適度之技術,則不在其認定之範圍內(如胎壓監測系統、輪胎轉動阻力、排檔指示、使用生質燃料等,皆不得認定為生態創新)。 汽車製造商及供應商皆得提交申請書,該申請書應有足以證明其符合各項標準之必要證據,包括測定該項創新科技對CO2減排之方法。在證明其CO2減排之成效方面,應就相同車輛使用該技術與否進行比較且其測試方法應屬可供驗證、可得重覆且可資比較者。執委會規則要求CO2減排成效最低應達1gCO2/km。關於驗證,執委會規則要求由獨立驗證機構為之。驗證單位被要求於驗證報告中提供相關證據以證明其與申請者間之獨立關係,以確保其獨立性。歐盟執委會本身亦得於有證據顯示實際驗證之減排量與經認可之生態創新技術之減排量不符之情況下,再次驗證個別車輛之總減排量,但其應提供製造商一定期間以證明認可之價值屬正確者。 早在2007年歐盟所提議之立法中,即對於小客車設定了排放效能之標準,該項立法亦於2009被歐洲議會及歐盟理事會所採納,可謂歐盟試圖改善汽車燃料之經濟性及確保歐盟小客車之平均CO2排放不超過130 gCO2/km之基石。實則於今年(2011)初,歐盟執委會亦設下於2050年前,減少導致地球暖化之交通排放氣體達1990年之60%之計畫。至於上述執委會規則中所取得之碳權,皆將納入歐盟碳排放交易計畫中,新綠色科技最高可抵7gCO2/km之排放,預計將就新車平均排放量於2015年前達到130gCO2/km之目標,執委會規則也預計於同年進行檢視,其實際運作情形及後續發展皆值得予以觀察。