韓國政府為支持人工智慧發展與建立人工智慧信任基礎,提升國家競爭力,韓國科學技術情報通訊部(과학기술정보통신부)於2025年1月21日公布《人工智慧發展與建立信任基本法》(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안,下稱AI基本法),將於2026年1月22日起生效。韓國《AI基本法》為繼歐盟《人工智慧法》(EU Artificial Intelligence Act)之後第二部關注人工智慧的國家級立法,並針對高影響人工智慧(고영향 인공지능)及生成式人工智慧進行規範,促進創新及降低人工智慧風險,將搭配進一步的立法與政策以支持人工智慧產業。
《AI基本法》有以下三個政策方向:
1. 人工智慧基本計畫:由科學技術情報通訊部制定並每三年檢討「人工智慧基本計畫」,經「國家人工智慧委員會」審議後實施,決定產業發展政策、培育人才、健全社會制度等事項。本法並設置人工智慧政策中心及人工智慧安全研究所,提供科學技術情報通訊部所需的研究與分析。
2. 扶持產業發展:以扶持中小企業及新創企業為發展方向,促進產業標準化的基本政策,爭取國際合作及海外發展。
3. 人工智慧倫理與安全性:政府公布人工智慧倫理原則,由相關機構及業者自主成立人工智慧倫理委員會,在政府發布的指引下建立貼近實務面的倫理指引。本法明確要求人工智慧產業必須負擔透明性及安全性義務,政府也推動認驗證制度,以確保人工智慧的可靠性。
韓國《AI基本法》將人工智慧發展方向及社會政策結合,明確要求政府制定人工智慧發展計畫並定期檢討,施行具體措施與設置必要組織,確立政府在人工智慧領域的角色,然產業界對於政府監管力度之意見有所分歧,為《AI基本法》後續相關政策及指引推動種下不確定性,值得持續追蹤相關動態作為我國人工智慧發展策略之參考。
日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控 日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)
Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年,Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律,並提出集體訴訟,要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結,並計入網站的按「讚」總數,再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析,最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告, 造成用戶的困擾。 對此,Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為,因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告,故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而,2014年12月23日,美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為,雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告,但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息(理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件),而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節,使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,因此,法院裁定駁回Facebook的撤銷申請,本案將繼續進行審理程序。