第五章 人工智慧之公私協力與自主規制
第一節 人工智慧所需之公私協力
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第五章 人工智慧之公私協力與自主規制
學者劉宗德說明公私協力：「所謂『公私協力』係指公組織與私主體間所為 持續且具生命週期取向性之合作，於此框架下，私人夥伴為達成共同之目標、實 現合作效率及分擔風險下，於正式及以成果為導向之協議基礎上，提供一項實質、
對公共任務執行具有超越單純財政資助外貢獻之給付，而國家則承接此等任務執 行之擔保責任342。」
第一節 人工智慧所需之公私協力
公私協力之概念難以明確定義，但歐盟執委會認為對於將國家與私人間之合作 認定為公私協力，以下特徵是具有啟發性343：
(一) 長期存續之計畫關係。
(二) 由私經濟負擔部分之計畫經費。
(三) 私經濟主體參與計畫之各階段，皆由公部門夥伴確立目標，並監督私經濟 主體遵循目標。
(四) 公私共同分擔風險，部分風險移轉予私人夥伴。
342 劉宗德，公私協力與自主規制之公法學理論，月旦法學雜誌第 217 期，頁 3，2013 年 6 月。
343 詹鎮榮，譯：從德國憲法與行政法觀點論公私協力－－挑戰與發展，全球化下之管制行政法，
頁 238，2011 年 5 月。
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第一項 公私協力之任務及法律關係
學者詹鎮榮將現行法制與行政實務上之公私協力模式分類如下344：
(一) 行政委託：包括公權力委託與業務委託。
(二) 民間參與公共建設
(三) 公私合作管制
以上公私協力類型中，最為人工智慧時代所採用的兩種模式，是民間參與公共 建設，與公私合作管制。
歐盟執委會之人工智慧高級專家組(The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG)，在 2019 年 6 月公布《可信賴的 AI 政策及投資建議》(Policy and Investment Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence)主要分為兩 大部分，第一部分是要透過可信賴的人工智慧，建立對歐洲之正面影響，內容提 及人工智慧應保護人類和社會，並促進各歐洲公司應利用人工智慧及技術移轉，
而公部門則應扮演人工智慧成長及創新之催化劑，以確保歐洲具有世界一流之研 究能力，透過公私協力方式來提昇人工智慧之發展；第二部分則是引導歐洲各成 員國建立可信賴之人工智慧，須發展人工智慧相關基礎設施、教育措施、政策規 範及資金投資，同時合法、有道德的去使用各項資料345。
歐盟執委會於 2020 年 2 月 19 日發布「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust），以打造卓越且可 信賴的人工智慧為目標。歐盟執委會在此白皮書中，提出多項措施與建議，其中 提到，建立人工智慧領域的公私協力，透過公共部門和私營部門之間的公私協力
344 詹鎮榮，論民營化類型中之「公私協力」，民營化法與管制革新，新學林出版公司，頁 12-19，
2003年 11 月。
345 European Commission，Policy and investment recommendations for trustworthy Artificial Intelligence，
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/policy-and-investment-recommendations-trustworthy-a rtificial-intelligence.，最後瀏覽日：2020 年 7 月 5 日。
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伙伴關係，從研究和創新開始規範，調動資源來設計適當的激勵措施，加快採用 基於人工智慧的解決方案346。
由於研發和創新缺少統籌和整合，歐盟需要建立一個能夠統籌研發創新量能的 研究機構，整合 AI 研究能量、延攬研究人員，並發展領先技術。此一機構能夠協 助歐盟將研究能量集中在有潛力發展領域。
歐盟執委會將透過「數位歐洲計畫」協助成員國建立創新樞紐中心。目前 European Investment Fund（歐洲投資基金）已經成立「AI 創新發展基金」來進行 中小企業的協助，2020 年第一季之規模已達 1億歐元，歐盟將在 2021 年以「InvestEU
（投資歐洲計劃）」做為資金來源，進一步擴大輔導中小企業轉型。
歐盟必須確保私部門充分參與 AI 研究創新的相關計畫以及投資項目，而與私 部門建立公私協力之合作關係以及取得企業高階管理階層的具體承諾是適當的方 式。在推動「Horizon Europe（展望歐洲）」計畫的基礎之上，執委會將提出新的公 私協力關係來整合公私部門推動 AI、數據與機器人發展的努力。特別是整合民間 資源協助公部門完成前述 AI 測試中心、創新樞紐中心之目標。
歐盟過去雖發布不具拘束力的指南文件，目標仍希望以建立「監管架構」的方 式，讓使用 AI 技術的消費者和企業間建立信任感，並且加速 AI 發展。預期目標 上，希望此項監管架構除提升歐洲創新能力和競爭力之外，還應確保社會、環境 和經濟的最大效益，且須遵循歐盟既有法規、原則和價值。
儘管 AI 的開發和部署皆已遵循歐盟有關基本權（如數據保護、隱私、不歧視）、
消費者保護、產品安全及責任等有關規定，惟 AI 仍有部分的技術特徵（如不透明 性、複雜性和不可預測性）可能難於達到合規要求，或外部難以查核其對法規的 遵循。因此，當前需檢視現行法律是否能夠解決 AI 產生的風險，及是否需增訂或 修改法律解決相關風險。有鑒於 AI 技術發展迅速，對 AI 的監管架構也應考量到 未來技術的發展空間。
346 White paper on artificial intelligence - A European approach to excellence and trust，P. 3，
https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf，
最後瀏覽日：2020 年 7 月 5 日。
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第二項 人工智慧特別委員會
IBM、Facebook、微軟等公司都在2018年初，發表了「破壞偏見（bias busting）」
的工具，透過說明統計方法來降低人工智慧系統中的偏見問題，進而實現公平性。
需要注意的是，這些工具其實並都沒有真正地「解決」偏見問題，它們降低了偏 見問題，IBM、Facebook、微軟等公司以技術方法來解決社會問題，也就是使用更 多的AI來修復AI。發展解決這些問題的技術方法是有必要的，但是，簡單的讓臉 部識別等系統更加的準確，是無法解決核心的公平問題347。
Google發佈了AI原則（AI Principles），而微軟，Salesforce和Axon採用了道德 委員會以及審查架構。還對工程師進行了一連串的道德課程，協助工程師做出道 德決策。
但是，北卡羅來納州立大學教授Emerson Murphy-Hill發表了的一項研究，認為 軟體工程師並不會因為考慮道德規範的風險就改變他的行為。Emerson Murphy-Hill 認為教導軟件開發人員道德的比較好的方法可能是著眼於過去的重要的關鍵事件，
並幫助開發人員在他們的工作，不重覆相同的問題348。
美國也在2018年成立了人工智慧特別委員會，由國家科學與技術委員會管理，
將主要負責向白宮提供政府層面的有關人工智慧研究與發展方面的建議，同時將 幫助政府、私人企業、和獨立研究者建立合作伙伴關係。該人工智慧特別委員會 也將受美國科學和技術政策局（Office of Science and Technology Policy，OSTP）
的管理，並與國家自然基金和美國國防部下屬研究機構國防部高等研究計劃局
（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）進行協作。委員會成員將 向總統及白宮提供人工智慧發展策略建議，並作為產官學界建立合作伙伴關係，
確保美國在人工智慧領域繼續保持領先。不僅專注於已有技術，還將提供資源來 探索更多可能349。
347 AI in 2018: A year in review，
https://medium.com/@AINowInstitute/ai-in-2018-a-year-in-review-8b161ead2b4e，最後瀏覽日：2020 年 7 月 29 日。
348 Emerson Murphy-Hill，Does ACM’s Code of Ethics Change Ethical Decision Making in Software Development?，ESEC/FSE ’18, P.73-732, (2018 Nov).
349美國白宮成立 AI 特別委員會，https://itw01.com/GY9VJE4.html，最後瀏覽日：2020 年 7 月 16 日。
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英國則是在2017年10月發佈了人工智慧發展報告，並且，在2018年4月推出的
《產業策略：人工智慧部門協議書》( AI sector deal )中提出人工智慧的五大推動策 略，分別是推動研發資源投入(ideas)、人力與人才培育(people)、數位化基礎建設 (infrastructure)、產業創新環境優化(business environment)及在地鏈結(places)等，在 產業創新環境優化的計劃中，政府成立一個由產官學研界學者專家組成的人工智 慧委員會，委員會負有行動、監督交易、鼓勵產業、向政府建言的責任權力350。
350 賴志遠，國際人工智慧政策推動現況，科技政策觀點，
https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10418;jsessionid=7F26E88CA1F6A1B445B8B6C3661B94F7， 最後瀏覽日：2020 年 7 月 29 日。