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。
本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。
本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018),本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據,並規定開放政府資料法(OPEN Government data Act)相關措施,與確保機密資料安全及資料統計效率,據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環,本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定,開放政府資料法的OPEN為開放(Open)、公開(Public)、電子化(Electronic)與必要(Necessary)之縮寫,象徵開放政府資料法的精神與意旨,其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料,依本法對資料的定義為被記錄的資訊,不論載體為何(recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded)。 而公開的資料應具備機器可讀性(machine-readable)、為或可轉換為自由檔案格式(open format)、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制(即非國家機密或受其他法律保護的資料)以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準,除此之外每個機關應設置首席資料長(Chief Data Officer)負責上述資料開放事宜,以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿,欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日,中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》(徵求意見稿),公開徵求意見。提出九大部分,包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中,「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用,包含: 1. 綠色低碳產品標準:規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用,以及生命週期評估(LCA)等標準。 2. 綠色低碳平台標準:建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能,以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準:針對算力服務過程中的環保表現進行評價,包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準:定義算力中心的各項能效核心指標,如電效、水效、碳效及空間效率。此外,也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準:規範算力資源與電力資源的協同調度,重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求,以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿,到2027年,中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域,制定或修改50項以上標準。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。