蘇格蘭期望透過刑事司法革新，強化數位證據資料之管理，以提升刑事司法之效率
蘇格蘭於2024年9月24日向刑事司法委員會提交刑事司法革新與家庭暴力審查法案（Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill），期望透過數位程序，提升司法部門的有效性與效率。
在刑事司法數位化部分，主要為將2020年及2022年因疫情而制定的臨時措施正式化，臨時措施包含：
1、在訴訟文件上使用電子簽名。
2、以電子方式寄送訴訟文件。
3、以虛擬方式參加刑事法庭。
4、提高定額罰款限額。
5、羈押的全國管轄權。
此外，在刑事司法數位化部分，亦新增兩項數位創新條款，例如透過數位證據共享功能（Digital Evidence Sharing Capability, 下稱DESC）平臺來進行：
1、在刑事程序中使用證據照片而非實體證據。
2、使證據之複製品效力等同於實體證據。
對於刑事司法革新與家庭暴力審查法案而言，DESC在其中扮演了十分重要的角色。DESC改變了數位證據的儲存、編輯、傳輸以及在法庭上展示的方式。且DESC可透過多種身分驗證，並透過系統自動生成之具唯一性的資料識別碼並記錄上傳者及上傳時間，資料上傳系統後亦會自動留存所有資料編輯、修改、刪除行為等審核措施，確保數位證據的正確性、完整性與可驗證性，防止數位證據在上傳DESC後遭到竄改或損毀，亦可透過資料識別碼的比對確保數位資料的正確性與完整性。
蘇格蘭提交的刑事司法數位化與家庭暴力審查法案顯示，數位技術的應用範圍已擴大到司法領域，並透過身分驗證、記錄上傳者、上傳時間及資料識別碼等資料存證技術，確保數位證據資料的正確性、完整性與可驗證性。我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等機關合作，透過區塊鏈技術建置「司法聯盟鏈共同驗證平台」，提升辨識數位證據同一性之效率，並確保數位證據難以被竄改，以達到加速訴訟進行之效果。惟如要透過法院採納數位資料為證據之方式，來達到加速訴訟進行之效果，重點在於要強化針對數位證據資料之管理，有訴訟證明需求的組織須通過b-JADE證明標章，以確保上鏈前之資料管理與上鏈後之資料品質。我國企業如欲強化數位資料的正確性、完整性與可驗證性，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS），建立資料存證制度，確保數位資料作為證據之效力，以提升法院採納數位資料作為證據之可能性，亦有利於加速訴訟程序之進行。
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- Scottish Government, Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill: island communities impact assessment, Sep. 30, 2024
- Scottish Parliament, Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill, Sep. 24, 2024
- Scottish Government, Coronavirus Recovery and Reform (Scotland) Act 2022 - criminal justice measures: consultation, Nov. 6, 2023
王柏元
副法律研究員 編譯整理
Scottish Government, Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill: island communities impact assessment, Sep. 30, 2024, https://www.gov.scot/publications/criminal-justice-modernisation-abusive-domestic-behaviour-reviews-scotland-bill-island-communities-impact-assessment/pages/2/ (last visited Oct. 24, 2024).
Scottish Parliament, Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill, Sep. 24, 2024, https://www.parliament.scot/bills-and-laws/bills/s6/criminal-justice-modernisation-and-abusive-domestic-behaviour-reviews-scotland-bill (last visited Oct. 24, 2024).
Scottish Government, Coronavirus Recovery and Reform (Scotland) Act 2022 - criminal justice measures: consultation, Nov. 6, 2023, https://www.gov.scot/publications/permanency-certain-criminal-justice-measures-coronavirus-recovery-reform-scotland-act-2022-modernising-criminal-justice-procedures-through-digital-processes-consultation/pages/10/ (last visited Oct. 24, 2024).
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
歐盟《企業永續盡職調查指令》草案，將永續治理內化至企業經營歐盟執委會（The European Commission）於2022年2月23日發布《企業永續盡職調查指令》草案（Proposal for a Directive on corporate sustainability due diligence），其目的在於促進永續及負責任企業行為，並使企業將人權與環境考量內化至企業營運與公司治理。 本指令要求各歐盟成員國，須確保企業確實執行人權及環境盡職調查，具體要求企業之作為如下： (1) 將盡職調查納入公司政策（第5條）； (2) 採取適當的措施，以鑑別企業自身或子公司於營運及其既有商業關係價值鏈之現有或潛在的不利衝擊（adverse impacts）（第6條）； (3) 採取適當措施，預防及減緩潛在的不利衝擊，並消弭現有不利衝擊或縮小其影響範圍（第7、8條）； (4) 建立並維持申訴制度，確保受前述不利衝擊影響或有相當理由信其將受影響之人、價值鏈中之工作者代表以及關注相關領域的民間社團等利害關係人之申訴管道暢通（第9條）； (5) 定期針對自身及子公司之盡職調查政策及措施進行評估，以確保其有效性（第10條）； (6) 企業須於每年4月30日前揭露盡職調查相關資訊，受《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD）規範之企業須於企業年報中揭露，其他企業則須於企業網站揭露（第11條）。 另一方面，本指令也明定公司董事義務，依據第25、26條，董事於其決策過程須考量短、中、長期之人權、氣候及環境因素；企業亦須指定部分董事負責盡職調查相關治理作為，並定期向董事會進行報告。 適用本指令的歐盟企業有兩種：(1) 員工人數500人以上且全球年營業額1億5,000萬歐元以上之大公司；(2) 員工250人以上之且全球年營業額4,000萬歐元的高衝擊產業（如：紡織、農業、採礦業等）。另外，非歐盟企業若符合前述員工人數之要求，且於歐盟境內之營業額達到前述標準，亦適用本指令。
美國白宮發布「美國就業計畫」說明文件，加強投資基礎建設與科技研發美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件（FACT SHEET: The American Jobs Plan），針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題，預計在未來八年內每年投資約GDP的1%，共投入約2兆美元（約合新台幣56兆元）於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出，雖然美國為世界上最富裕的國家，但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜，部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋，而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失，更威脅到國家經濟安全。除此之外，美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手，顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資，以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分，包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑，並升級港口、機場及運輸系統，並改善飲水、電力與網路布建，提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務；除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性，也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時，將採用符合永續性及創新性的建築材料，並優先使用在美國製造與販售的零組件，以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分，相對於中國大陸正大力投資於研發，其研發支出為世界第二，美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降，為了支持研發團隊克服高度創新（high-innovation）技術的障礙，有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會（NSF）投資500億美元設立技術局（technology directorate），用於整合國家研究資源，投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發，並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外，白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案，包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法，並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學（HBCUs）、弱勢族群教育機構（MSIs）的科技研發以避免種族與性別落差，投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金，向國家標準技術協會（NIST）投資140億美元推動產官學合作研發，以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金，特別是地區型的小型孵化器及創新聚落，以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。