美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。
一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。
現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術:
1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。
2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。
3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。
4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。
美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。
《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
2021年7月30日,澳大利亞聯邦法院做出一項裁定,認為人工智慧(Artificial Intelligence, AI)可作為專利申請案的發明人。 隨著人工智慧的功能不斷演進,人工智慧已經開始展現出創新能力,能獨自進行技術上的改良,此判決中的人工智慧(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS)係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建,並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。 Thaler以其自身為專利所有人,DABUS為專利發明人之名義,向不同國家提出專利申請,但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請,僅於南非獲得專利,此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定,但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示,其認為1990年澳大利亞專利法中,並未將人工智慧排除於發明人之外,且專利並不如著作權般強調作者的精神活動,專利更重視創造的過程,其認為發明人只是個代名詞,其概念應具有靈活性且可隨著時間演變,故其認為依澳大利亞專利法,人工智慧亦可作為專利發明人。 該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核,且澳大利亞專利局仍可上訴,因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數,但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論,值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國證券交易委員會針對上市公司提出網路安全風險管理、治理及網路安全風險事件揭露規則美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission, SEC)於2022年3月9日提出關於上市公司網路安全風險管理、治理及相關事件揭露規則,希望加強上市公司的網路安全風險管理以及網路安全事件之揭露監管,其提案核心內容有二,第一係要求國內上市公司於確定發生重大網路安全事件後四個工作日內,揭露有關資訊,且揭露內容必須包含以下五大項,(1)事件何時發現、目前是否持續中、(2)事件性質與其範圍簡要說明、(3)是否有任何資料被洩漏、竄改或被不當使用、(4)該事件對於公司之營運影響、(5)公司是否已著手進行補救及處理。 該提案的第二個核心內容係定期報告公司的網路安全風險管理及治理資訊,例如公司是否具有網路安全風險評估計畫,其內容為何、公司是否有政策及程序監督第三方服務提供商之網路安全風險、當公司發生網路安全事件時,是否具備應變程序及網路攻擊復原計畫、網路安全相關風險對於營運結果及財務狀況將可能產生何種影響等等。 該提案的公眾諮詢期間為提案發布後60天,鑒於網路安全風險增加,美國證券交易委員會期望藉由此提案,更明確的告知投資者上市公司的網路安全風險管理及治理相關資訊、並且可以即時通知投資者重大網路安全事件,給予上市公司投資者及其他資本市場參與者更周延之保障。
落實完善數位資料管理機制,有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制, 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。 其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
英國科學辦公室發布分佈式分類帳技術報告,提出八大建議2016年1月, 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills,BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術:區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology:beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成,主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域,並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用,並避免可能帶來的傷害。 該份研究報告認為,分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構,包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統,分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊,而且由於每個参與者都有一份帳簿副本,如果有惡意竄改的狀況,也可以輕易被發現,但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。 數位五國(Digital 5,D5)之一的愛沙尼亞,已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure,KSI)」,KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性,並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確,因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務,減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。 除此之外,分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分,從礦產、切割到銷售,可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。 簡而言之,分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架,並透過資訊分享、公開透明以及信任,具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性,報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」,可增加信任度並提高效率。據此,本報告針對政府部門提出八大建議: (1) 應成立專責部門,並與產業、學界緊密合作,並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。 (2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。 (3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者,匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。 (4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。 (5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。 (6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用,這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。 (7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗,以評估該項技術在公領域的可行性。 (8) 建議成立跨部門的利益群體,結合分析以及政策群體,以生成並發展潛在使用案例,並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。 除了八大建議,管理與法制上,本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範:法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範,法律規範可能會被違反,緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範,假如違反技術規範,「錯誤(error)」產生無法運作,因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說,技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面,分佈式分類帳技術為去中心化技術,如果要以法制管理,也只能在参與者身上施加法律義務,例如Bitcoin,只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此,基於去中心化的特性,報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定,並且配合技術標準制定相關法律,法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。