美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術
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。
- Federal Risk and Authorization Management Program [FedRAMP], Emerging Technologies Prioritization Criteria and Guidance(2024)
- Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) - Artificial Intelligence, GitHub
- Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP
- Release of Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP
- Making access to AI a priority, U.S. General Services Administration
周景賀
副法律研究員 編譯整理
Federal Risk and Authorization Management Program [FedRAMP], Emerging Technologies Prioritization Criteria and Guidance(2024), https://www.fedramp.gov/assets/resources/documents/Emerging-Technologies-Prioritization-Criteria-and-Guidance-V3.pdf (last visited Aug. 2, 2024).
Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) - Artificial Intelligence, GitHub, https://github.com/GSA/fedramp-ai (last visited Aug. 2, 2024).
Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP, https://www.fedramp.gov/et-framework/#:~:text=This%20page%20describes%20the%20operational%20framework%20to%20prioritize%20certain%20cloud (last visited Aug. 2, 2024).
Release of Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP, https://www.fedramp.gov/2024-06-27-release-of-et-framework/ (last visited Aug. 2, 2024).
Making access to AI a priority, U.S. General Services Administration, https://www.gsa.gov/blog/2024/06/27/making-access-to-ai-a-priority (last visited Aug. 2, 2024).
Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, The White House, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/#:~:text=(a)%20Artificial%20Intelligence%20must%20be%20safe%20and%20secure.%20Meeting%20this (last visited Aug. 2, 2024).
郭俊仁，〈美國正式推行「聯邦政府風險與授權管理計畫」〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=5795&no=64（最後瀏覽日：2024/08/02）。
為了減少美國專利訴訟泛濫，及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟，美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決，此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。 首先，最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利，但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權（induced infringement）。然最高法院認為，聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解，Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響，更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。 另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc，最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決，對於專利說明（patent claim）的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋，認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊（insolubly ambiguous），專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解，認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定，規定專利說明的內容必須要合理且明確，使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊，過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟，但今後要求明確的專利說明，讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。
RFID應用與相關法制問題研析－個人資料在商業應用上的界限 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
YouTube網站被控侵害著作權美國新聞記者兼直昇機飛行員 羅伯特爾（ Robert Tur ）於 7 月 14 日 控告近來迅速竄紅的影片分享網站 YouTube 侵害著作權，特爾指稱 YouTube 網站鼓勵用戶拷貝受到保護的影片資料，此舉違反了 2005 年一項美國最高法院的判決（ MGM v. Grokster ） ，該判決認為 P2P 軟體業者若蓄意鼓勵或誘使客戶從事線上盜版行為，即可能構成著作權侵害。 羅伯特爾聲稱，他所拍攝的 1992 年洛杉磯暴動事件以及 1994 年高速公路上追捕辛普森的直昇機空拍報導影片，未經他的同意就被上傳並在 YouTube 網站上廣為流傳。 特爾亦聲稱， YouTube 網站從他的作品中獲利，同時也侵害了他的著作權，因此提出了 15 萬美元賠償要求並要求網站不得再使用他的影片資料。 YouTube 網站發表聲明指出，自獲悉特爾提出告訴的消息後，網站就已經將他的影片撤下，另一方面認為網站的行為完全符合「一九九八年 數位千禧年著作權法案」﹙ Digital Millenium Copyright Act of 1998 ﹚之規定，應受到該法案免責條款的保護 。