人工智慧將徹底改變我們的生活型態，隨著創新技術的不斷發展，將為社會與經濟生活帶來新的衝擊與問題。世界各國都在積極發展人工智慧，台灣政府除了扶植相關產業技術的發展，也應同時加快各項法制政策面的布局，不妨參考其他國家都在關注些什麼？

人工智慧被世界各國視為未來競爭力的重點，行政院也在「數位國家・創新經濟發展方案」（DIGI+方案）中，將人工智慧技術列為研發重點項目，並在今年7月召開「智慧系統與晶片產業發展策略會議」，目前正在規劃推動智慧科技相關計畫所應投入的資源及經費。

人工智慧隸屬於「研發先進數位科技」行動計畫中的一部份，智慧應用科技研發主要是推動「智慧創新應用」，預計四年編列預算新台幣281.8億元，包括大數據、人工智慧(含AI on chip)、金融科技、虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)；而人工智慧又涵蓋高速類神經網路深度學習技術、加強式學習、先進案例式推理人工智能理解與回應技術、強化式人工智慧加速訓練系統開發。智慧機器人牽涉機械學習、AI 運算、精密機構元件加工、複合材料、精密伺服機電零組件，可形成重要的供應生態鏈。

表一、「數位國家・創新經濟發展方案」行動計畫 2017～2020 年預算表（單位:百萬元）

資料來源：行政院科技會報辦公室整理

在10月一場「產業．創新．應用」研討會中，資策會科技法律研究所專案經理王自雄分享了近期美國、歐盟、德國、英國、日本、新加坡等國際法制政策的重要趨勢。

美國：七大策略發展人工智慧

2016年5月3日，美國白宮科技政策辦公室在國家科學技術委員會中，已成立「機器學習與人工智慧小組委員會」，並開始編寫《國家人工智慧研發策略計畫》，據此提出美國優先發展的人工智慧七大策略方向（詳見表二）。

資料來源：資策會MIC

而在2016年12月20日，美國白宮進一步公布「人工智慧、自動化與經濟」報告（Artificial Intelligence, Automation, and the Economy），強調政府除了瞭解最新的產業技術趨勢，也必須強化並在政策面有所回應。雖然人工智慧將為生產力成長帶來正面貢獻，但卻改變了就業市場所需技能，包括對於更高水平技術能力的需求，而人工智慧帶來的衝擊，會因不同產業別、薪資水平、教育程度、工作類型與地點等而異。由於人工智慧將在短期內造成失業，若政策面無所回應，失業的情況恐將持續更長時間。社會對於衝擊的感受度，以及衝擊將於何時來臨，充滿不確定性；但能確定的是，多數人將因技能不再符合就業市場所需，而必須接受協助與職訓。政府面對諸多不確定性，應準備好面對各種可能發生的情況，政策面的回應也應以整體經濟為對象。

為了因應人工智慧造成的經濟衝擊，政府必須就人工智慧可能帶來之益處，投入資本與人力進行研發；針對未來可能之工作型態改變，進行教育與訓練，於轉型期提供相關工作者協助並提升其能力，以確保在最大範圍內共享人工智慧所帶來的經濟成長。

歐盟：創設機器人與人工智慧專責機構

根據國際機器人聯合會資料顯示，2015年全球工業用機器人出貨量增加15%，總金額達460億美元，醫療、家用及個人使用的服務型機器人，需求也持續上升。歐洲議會法律事務委員會在今年1月12日表決通過報告，除了針對「機器人民事法律規則」(Civil Law Rules on Robotics)提出建議外，並敦促歐盟執委會就機器人與人工智慧的運用與創設制定法規，包括以「電子人格」(electronic personhood)確保人工智慧衍生的權利與責任問題，類似公司的法人格，且包括作為訴訟主體。

為了因應機器人與人工智慧技術在可預期未來的廣泛應用，歐洲議會在2017年2月16日通過決議，建議歐盟執委會建立泛歐的法律框架與道德準則。歐洲議會認為，歐盟必要率先制定相關標準，以免屆時被迫依循其他國家所制定的標準。歐洲議會計畫在歐盟層級創設機器人與人工智慧專責機構，並於法律上定義「智慧型自動化機器人」(smart autonomous robots)，針對當中最先進的技術產品建立登記制度，並就機器人的設計、生產製造以及利用，為相關工程師擬訂自律性質的行為準則和新形態的強制保險，投保範圍涵蓋因設計或生產製造之機器人所致損害。歐盟執委會也考慮要求公司針對機器人與人工智慧對社會安全與公司營收貢獻度進行報告，做為將來課稅的參考。

考量人工智慧可能帶來大規模失業的風險，在今年2月這項決議中，呼籲對於基本所得(basic income)保障進行研究；若公司設計出機器人，未來機器人又創造出可被賦予專利保護的產品，必須先衡量專利權歸屬的問題，甚至當公司要販售機器人時，也要思考機器人所創設取得的智慧財產， 是否將一併移轉給買受人。

但在歐洲議會本次決議中，否決了原提案建議的「機器人稅」。所謂的機器人稅，是為了彌補因為機器人與人工智慧技術而喪失工作的勞工，認為應向機器人所有人開徵機器人稅，用來提供失業勞工職訓。業界認為，開徵機器人稅將阻礙創新；但微軟創辦人比爾蓋茲與特斯拉執行長Musk認為，若勞工要繳納所得稅與社會安全稅，則取代勞工的機器人，應該也要比照納稅。課稅可針對機器人所有人，自動化提高生產力，亦可針對因取代人力且效率提升所產生的獲利課稅，稅收可用於長照與特教等人力短缺的職業培訓。

德國：建置人工智慧學習系統平台

德國將建置「人工智慧學習系統平台」，聚焦於資料科學研究、新的工作方式及服務、交通運輸領域應用、健康醫療領域應用、惡劣工作環境應用、IT安全、人機協作與道德議題七大主題，透過平台的合作加強資料分析工具能力，促進利用人工智慧於不同領域的創意應用和各種解決方案，從相關技術發展趨勢提升技術研發能量。在德國第七屆高科技論壇中，倡議報告指出，未來廣泛應用自動系統的環境將會大大改變生活型態，對於損害賠償責任、資料及隱私保護及妥善利用、勞工等議題目前仍尚未形成定論，應值得持續關注。

英國：設立人工智慧委員會

英國下議院科技委員會（House of Commons Science and Technology Committee）於2016年10月公布「機器人與人工智慧報告」報告指出，人工智慧技術可能會引發社會、倫理、與法律上議題，應考量的問題包括，如何減少人工智慧系統建立時產生之誤差、確保相關決策透明性、以及運用方法證明人工智慧技術之運作為有意義之進行，避免非自願性以及未預期之行為產生。該報告針對人工智慧的安全性與控制，歸結五大議題：

1. 認證與驗證：對於人工智慧技術的應用，須提供方法能驗證系統運作之安全性，以避免非預期之行為產生；
   
2. 決策透明性：歐盟一般資料保護規則中規定解釋之權利（right to explanation），因此使用者得要求營運商對自動演算決策進行解釋，惟後續實際運作仍待討論；
   
3. 減少誤差：應重視系統可能產生潛在的誤差以限制等問題；
   
4. 隱私與同意權：可成立資料倫理委員會，以解決隱私保護、匿名化、安全性與公共利益之問題；
   
5. 責任歸屬：包括在自動駕駛以及智慧武器等應用所產生的問題。
   此外，該報告建議英國應設立「人工智慧委員會」，以執行相關發展時，能提供政府建議並成為與公眾溝通之橋梁。

英國科技委員會（Council For Science and Technology）亦於2016年10月針對人工智慧議題，向首相提出三項建議行動：辨識出經濟機會與具有國家級重要性的挑戰領域，讓英國能聚焦並促進合作；增加展示性與轉譯性（translational）的設施（facilities）來減少商業投資的風險，提供企業與技術建議，交互培養創意與合作活動；發展英國進階技術與研究能力，以建立科學基礎與加廣轉化應用系統與工業的關鍵實力。

日本：強調人工智慧研究倫理綱領

日本政府於2016年4月「向未來投資官民對話」提出創設「人工智慧技術戰略委員會議」想法，並以該會議為主導，管理總務省、文部科學省、經濟產業省下的五個研發法人，共同促進人工智慧技術之研究、開發及推廣，其中情報通信研究機構、理化學研究所、產業技術綜合研究所負責技術研發，而科學技術振興機構及新能源產業技術綜合開發機構，則負責技術推廣實施。

日本規劃人工智慧相關技術產業化，分為三階段進展。

第一階段（至2020年前）：計畫在各個領域內驅動AI技術應用，例如工廠機器AI技術利用、農場AI投藥技術之利用等；

第二階段（2020～2025年）：跨領域之AI技術及資訊整合應用，例如醫療設備廠或藥廠與醫院間的跨域整合，農場與卡車自動駕駛技術的應用整合；

第三階段（2025～2030年）：由跨領域AI技術整合中，進一步發展為各個領域相互結合，且構成完整的共同生態體系。

日本人工智慧學會倫理委員會在今年5月正式公布人工智慧研究者的倫理綱領指針，強調人工智慧研究開發是基於對人類的和平、安全有所貢獻，因此在AI的設計、開發、運用時，應排除對人類安全的威脅，遵守法規範並尊重他人隱私。人工智慧學會會員應共同遵守倫理指針，因為人工智慧將對社會具有重大影響，研究開發者應取得社會信賴並注重安全性，發現對社會有潛在危險時，應警示社會大眾。

新加坡：啟動AI. SG國家計畫

2014年新加坡資通訊發展管理局（Infocomm Development Authority, IDA）與智慧國諮詢與行政辦公室（Smart Nation Programme Office）啟動智慧國家（Smart Nation）計畫，該計畫預計在交通運輸、住家與環境、商業生產力、健康與老年，以及公部門服務等五大領域，規劃將智慧服務與資訊結合，以提供市民更好的生活環境與品質。

為了加速新加坡人工智慧的開發能力，2017年5月，新加坡國家研究基金會（National Research Foundation, NRF）宣布啟動AI. SG國家級計畫，主要目標是利用人工智慧來處理影響社會與工業的重要挑戰；投資於深度能力以趕上下一波科技創新趨勢，包括下世代的「可解釋（explainable）」AI系統，展現更多似人的學習能力，以及相鄰技術力如電腦軟硬體科技和認知科學的發展；以及增進AI和機械在工業上的運用。

中央研究院資訊科學所所長許聞廉指出，人工智慧需要大量的資金、人才、數據，三者缺一不可。台灣其實訓練出不少不用之才，但因本土沒有規模較大的公司、或是長期發展的計畫，而讓人才不斷流失到國外，新創公司及技術則多半都被併購。至於資金方面，儘管目前投入於人工智慧的資金漸有起色，但除了少數具有技術背景的投資者外，台灣大部分的投資者並無心長期耕耘，比起發展自有技術，心態上仍然趨向較短視的速食投資。許聞廉認為，台灣要發展人工智慧，以自有數據為基礎的研發最具利基，可聚焦於生醫、傳統產業自動化、創新專利的開發。

參考資料：

1. 行政院科技會「數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025年)」
2. 2017/10/24「產業．創新．應用」研討會簡報資料

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