文／洪志勳（萬國法律事務所合夥律師）
近期隨著NVIDIA黃仁勳訪臺，將我國AI熱潮提升至新高點，AI話題深入社會各個角落。觀察這幾年的AI演進，從AlphaGo大戰韓國棋王、Open AI推出人工智慧聊天機器人程式ChatGPT及各式各樣生成式AI與判別式AI問世，AI的發展是一把照亮新時代路徑的熊熊火炬。

從網路邁入AI時代
在網路時代使用搜索引擎（如Google）進行資料檢索時，每個使用人須先預設「檢索關鍵字」、「過濾」關鍵字所檢索的資料、「分析」資料及「彙整」資料；然而，在AI時代，使用人只要會「下達指令」給AI工具，AI即會自動執行「關鍵字設定」、「過濾」、「分析」及「彙整」資料等動作，大量減少人力的投入。
基於上述AI的特性，企業開始將AI應用於大規模的數據整理及分析，進而提出諸多應用。例如，我國金融業已將AI應用於消費者行為分析、智能客戶服務、風險預警等，然而，企業內部導入AI應用，將面臨何種管理議題？是否應遵循相關法令？更是每個企業主關注議題。

AI技術發展的核心
從LexisNexis PatentSight+之AI技術專利分析圖，可以發現AI技術的核心即在於資訊分析（Information Computation），且該資訊分析的主要細部內容，更是耳熟能詳的機器學習（Machine Learning）、類神經網路學習（Spiking Neural Network）、深度學習（Deep Learning）等技術領域。

現實生活中存在諸多因素，且每個因素間具有關聯性，關聯性被建立即可形成一個決策系統，當有不同的指令（Input）投進該系統時，經過系統計算，即會產出一個結果（Output），而這個結果就是系統認為最符合該指令所對應的答案。因為每個點會受其他點的影響，而產生不同的結果，這種結構彷彿人體的神經元，不同的神經元藉由突觸進行訊號傳遞，進而產出人的決策系統，此概念稱為「類神經網路」，也是目前AI主要運作架構。

AI衍生的企業管理議題
AI系統的建置，需要瞭解不同因素（事件）間的關聯性，進而依據不同指令，產生最符合該指令的結果。如果希望建置一個能回答所有問題的AI系統，此系統需要蒐集各式各樣資料，從資料中分析不同因素的關聯性。因此，開發AI系統的企業，可能會面臨下述管理議題：

企業保存的資料相當有限，如果要讓AI系統的學習效果變得更好，需要投入更多資料，這時該如何取得更多資料？
現行網路發達且資料量多，企業可以擷取網路資料供AI系統學習，然而網路資料是否可以毫無顧忌任意抓取？提醒企業主，網路資料若有註記著作權保留聲明（例如，未經授權，禁止轉載），若無視該保留聲明，逕自抓取資料供AI系統學習，只要資料著作權人能證明該企業有未經授權即抓取資料行為，著作權人得對該企業提起侵害著作權訴訟，此已有外國司法判決可參考。

企業可否使用外部AI工具執行對客戶負有保密義務的工作項目？
AI系統需要資料餵養以進行學習，當使用者上傳新資料至AI系統時，該新資料會成為AI系統學習的對象，且存放在AI系統的資料庫中，故企業員工未經客戶同意，即將客戶機密新產品文件上傳至AI系統，客戶即可對該企業追訴違反保密義務的法律責任。對此，行政院通過「行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引」，明確訂定「業務承辦人不得向生成式 AI 提供涉及公務應保密、個人及未經機關（構）同意公開之資訊，亦不得向生成式 AI 詢問可能涉及機密業務或個人資料之問題」等規定。

使用AI工具產出的成果，企業是否可就該成果主張智慧財產權？
企業使用AI系統工具執行業務，在執行過程中，使用AI系統工具衍生諸多成果（例如，生成式圖檔），企業對該成果是否可主張任何智慧財產權（例如，主張該圖檔著作財產權歸屬於該企業）？對此，實務上存有不同見解，歸屬於操作AI系統工具之人所有、歸屬於AI系統工具（將AI系統視為虛擬之人），或者歸屬於開發AI系統工具的開發者所有。針對前述問題存有諸多討論，在2023年美國法院曾做出判決，認為AI系統非屬「人類」，著作權法只保護人類所為的創作，進而認定AI系統所生成的圖檔，不受著作權保護。我國法院目前尚無類似判決見解，司法實務對此議題的發展值得關注。

企業面臨的AI法遵議題
AI系統建構在大量資料的分析處理（意即大數據），藉由學習（如機械學習、類神經網路、深度學習）等方式建置AI系統運算機制，讓AI系統得依使用者下達的指令，進行運算並產出AI系統認為最合適的結果，針對「AI運算」部分，該運算發生於遠端的超級電腦，一般使用者不會清楚該運算機制如何分析、運算及產出。簡言之，該AI運算對使用者而言，就是一部深不可測的黑盒子。假設一情境，如果AI系統的開發者於開發過程中，在AI運算程式中納入個人偏見，導致運算結果受其偏見影響，例如，開發者為開發一銀行用戶信用評等系統，因開發者心中存有「黑人等於高風險」偏見，並將其引入該信用評等系統，最終導致任何黑人使用該系統，皆會得到「低」信用評等的運算結果。針對前述的假設情境，此行為是否貶抑人性尊嚴，有損「以人為本」普世價值觀，進而需制定相關法令予以規範。

開發AI系統工具 已是不可逆的趨勢
在全球積極發展AI技術過程中，皆會碰觸到上述議題，然觀諸美國、英國、日本等國的立法管制架構，可發現大都採用「先指令、後立法」方式，主要原因係現行AI技術處於發展階段，若在發展初期即設立嚴格管制法令，讓AI技術發展受限制，或扼殺AI技術創新的可能，且發展過程需創設何種新的法律議題，各國多處於觀察階段，故外國立法例方會採用「先指令、後立法」的立法架構。對此，我國亦採用相同的立法架構，行政部門已開始通過相關指引，例如「行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引」、「金融業運用人工智慧（AI）指引」。除前述指引外，我國亦在積極研議「AI 基本法（草案）」，期將永續發展、人類自主、隱私保護、資安與安全、透明可解釋、公平不歧視及問責等7大基本原則，明文納入「AI基本法」規範 。

依據McKinsey Digital發布的「The economic potential of generative AI」統計資料顯示，在2030年至2060年間，人類現行社會50%職業可能被AI所取代。面對AI時代，企業使用、開發AI系統工具，已是不可逆趨勢，我國行政部門尚在規劃AI相關指引及基本法草案，企業仍應積極關注相關動態發展，倘企業已投入相當資源進行AI系統工具開發，更應儘早掌握相關指引及草案對於AI系統開發者的要求，降低企業AI系統所面臨的衝擊。