2024年9月1日,澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government,下稱政策)。澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,以下稱DTA)提出此政策,旨於透過提升透明度、風險評估,增進人民對政府應用AI的信任。
1. AI之定義
此政策採經濟合作暨發展組織(OECD)之定義:AI系統是一種基於機器設備,從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。
2.適用範圍
(1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體(non-Corporate Commonwealth entities, NCE)」,非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分,且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。
(2)依據2018年國家情報辦公室法(Office of National Intelligence Act 2018)第4條所規定之國家情報體系(national intelligence community, NIC)可以排除適用此政策。
3.適用此政策之機構,須滿足下列2要件
(1)公布透明度聲明
各機構應在政策生效日起的6個月內(即2025年2月28日前)公開發布透明度聲明,概述其應用AI的方式。
(2)提交權責人員(accountable official,下稱AO)名單
各機構應在政策生效日起90天內(即2024年11月30日前)將AO名單提供給DTA。
所謂AO的職責範圍,主要分為:
I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制,並定期審查、控管落實情況,並向DTA回報;鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練,並依業務範圍進行額外培訓,例如:負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員,使機構內的利害關係人知道政策的影響。
II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時,通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例,資訊應包括:AI的類型;預期的AI應用;該機構得出「高風險」評估的原因;任何敏感性資訊(any sensitivities)。
III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口
IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議(whole-of-government forums)。
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國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)於2018年6月5日第99次海上安全委員會(MSC 99)上,根據日本等國提案,開始進行監理範圍之界定與檢討等相關工作(Regulatory Scoping Exercise, RSE)。於MSC 99之會議上,IMO已暫定自駕船之定義與自動化等級,並於2018年12月3日至12月7日於英國倫敦召開之MSC 100會議上進一步確定RSE框架,公布自駕船規則之制定期程表,具體措施將分為兩階段實行。第一階段預計在2019年9月前釐清可能妨礙自駕船航行,或者有修正和確認必要之IMO規定。第二階段則規劃在2020年5月召開之MSC 102前,檢討為實現自駕船所需修正及制定之IMO規則。此外,MSC 100亦批准2018年5月IMO人為因素、訓練和值班小組委員會(Sub-Committee on Human element, Training and Watchkeeping, HTW)提出之船員「疲勞指引」(Guidelines on Fatigue)修正案,並預計在2019年6月召開之MSC101上,進一步針對燃料油品質所引發之安全問題進行討論。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。
關於軟體產品的智慧財產權保護建議近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國加州通過《基因資訊隱私法》針對基因資訊建立個資保護機制美國加州州長於2021年10月6日正式簽署《基因資訊隱私法》(Genetic Information Privacy Act, GIPA), 將於2022 年 1 月 1 日生效。GIPA在聯邦法和州隱私法的框架下,補充建立基因資訊保護機制,規範無醫護人員參與的「直接面對消費者基因檢測公司」(Direct-to-consumer genetic testing company,下稱DTC公司)之個資保護義務,並要求DTC公司執行下列消費者基因資料(去識別化資料除外)之蒐集、利用、揭露,須獲消費者明示同意: 利用DTC公司產品或服務所蒐集之基因資料,應取得同意。其同意書須載明近用對象、共享方式,以及具體利用目的。 初步測試完成後儲存生物樣本,應取得同意。 目的外利用該基因資料或樣本,應取得同意。 向服務提供商外之第三方傳輸或揭露該基因資訊或樣本,應取得同意。其同意書須載明該第三方之名稱。 分析行銷或第三方依消費紀錄所進行之促銷,應取得同意。 上開同意之取得,不可使用黑暗模式(dark patterns)誤導消費者,並必須針對資料或樣本採取合理安全維護措施。 GIPA也新增消費者權利,保障消費者近用權和刪除權,DTC公司須制定政策,使消費者易於近用基因資料、刪除帳戶與基因資料、銷毀生物樣本等,並須於消費者依法撤回同意後30日內銷毀之,不得因行使權利而有差別待遇。DTC公司若GIPA違反規定,消費者擁有私人訴訟權。