美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件，要為雇主和員工創造雙贏
美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。
本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。
1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。
2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。
3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。
4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。
5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。
6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。
7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。
8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
沈娟娟
法律研究員 編譯整理
U.S. DEPARTMENT OF LABORARTIFICIAL, Intelligence And Worker Well-being: Principles And Best Practices For Developers And Employers,
https://www.dol.gov/general/AI-Principles (last visited Oct. 24, 2024).
White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence (Oct. 30, 2023),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/ (last visited Oct. 24, 2024).
「國家科學技術發展計畫」為政府考量國家發展方向、社會需求情形以及區域均衡發展，而擬定之國家科學技術政策與推動科學技術研究發展之依據。依照《科學技術基本法》第10條之規定，國家科學技術發展計畫之訂定，應參酌中央研究院、科學技術研究部門、產業部門及相關社會團體之意見，並經全國科學技術會議討論後，由行政院核定。 全國科學技術會議每四年召開一次，最近一次會議為2013年的「第九次全國科技會議」，該次會議通過了民國102-105年的「國家科學技術發展計畫」，針對我國科技發展提出7項目標、27項策略及58項重要措施。7項目標包括：提升臺灣的學研地位、做好臺灣的智財布局、推動臺灣永續發展、銜接上游學研與下游產業、推動由上而下的科技計畫、提升臺灣科技產業創新動能、解決臺灣的科技人才危機等。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
新加坡擬禁止未獲所有人同意下測試和研究基因新加坡生物道德諮詢委員會五日發表基因檢驗與研究道德準則草案，草案建議政府禁止基因研究者在未獲得同意之下取得基因進行測試與研究，同時也禁止採用基因檢驗來選擇胎兒的性別。新加坡生物道德諮詢委員公布基因檢驗與研究道德準則草案，共提出二十四項建議，希望能在研究人員從事基因研究時，保障人權。 草案建議政府，任何基因測試除非獲得基因所有人同意，否則不得進行。，產前基因篩檢只能限於確保孩子的健康，不要把先天性疾病遺傳給下一代，但不能用在選擇生男或生女。草案規範，研究員或醫生不能把基因研究結果透露給第三者，包括雇主和保險公司知道，以保障個人隱私。 委員會已經把草案公布在網站上供民眾查閱，並分送給一百一十四個機構，徵詢公眾和機構的看法；委員會將在年底向星國生命科學部長級會議提出報告。
德國推行氣候保護協議和綠色領導市場措施，加速基礎工業氣候中和技術發展德國經濟及氣候保護部科學顧問委員會於2023年2月8日公布《向氣候中和產業轉型：綠色領導市場和氣候保護協議》（Transformation zu einer klimaneutralen Industrie: Grüne Leitmärkte und Klimaschutzverträge）報告，擬透過綠色領導市場（Grüne Leitmärkte）和氣候保護協議（Klimaschutzverträge）兩種工具措施，在基礎⼯業中⼤規模推廣氣候中和⽣產技術。 科學顧問委員會指出，目前僅靠碳定價已無法調整在氣候保護面向的市場失靈問題，加上基礎工業（例如鋼鐵、水泥、合成氨等）的氣候友好型技術投資上缺乏經濟效益，因此政府需要採取額外措施來實現基礎工業的氣候中和。 綠⾊領導市場則是國家建立或支持以氣候中和⽅式⽣產的原物料（例如綠⾊鋼鐵）的市場，政府採購中可優先使⽤綠⾊原料，也可以透過監管措施，規定私⼈和企業在⼀定範圍內只能使⽤含有⼀定⽐例綠⾊原料的產品。氣候保護協議則是國家與企業間，就⽣產氣候友好型產品簽訂契約，保證企業將獲得15年的補償⾦，以補償採行氣候中和⽣產術所產生較⾼的成本，同時亦保護企業免受碳定價波動和其他⾵險的影響。