隨著歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）於2024年8月正式生效，人工智慧（AI）治理日益成為各國政府與私人組織關注的焦點。聯合國於9月發布的最新報告《Governing AI for Humanity》（為人類治理人工智慧）探討了AI治理框架面臨的主要關切與挑戰。 (1)人工智慧治理的碎片化現象：目前AI的治理由各國政府、企業及組織推動的多項措施組成，呈現碎片化（fragmented）現象，導致治理空隙和合規的挑戰。為應對這一挑戰，報告建議成立跨學科的國際科學小組，專注於AI的機會與風險分析，並與國際組織合作。該小組將每年發布AI機會與風險的年度報告，並按季報告AI在社會發展目標中的應用，同時針對新興風險及治理空隙發表特別報告。報告還建議設立一個直接向聯合國秘書長負責的人工智慧辦公室（AI office），以監督報告建議的落實。 (2) 彌合人工智慧機會差距：當前AI治理努力多集中於七國集團（G7）等少數國家，實現公平治理需要全球南方（global south）及歷史上被忽視的群體更積極參與。提議每兩年召開一次政府間及多方利益相關者政策對話，分享治理實踐、促進公共與私人部門在AI治理上的共同理解，並交流AI事件的相關經驗。此外，計算能力、資料及專業知識的集中化亦是一大問題。目前全球能訓練大型AI模型的100個高性能計算叢集全部位於發達國家。為解決此問題，報告建議設立隸屬於聯合國的能力發展中心，為資源不足地區提供計算能力、資料及專業知識，並設立全球人工智慧基金以（global fund for AI）支持這項倡議。 (3) 解決資料差距問題：全球許多地區處於資料貧乏（data poor）狀態，這些地區未能收集足夠資料來準確反映其多樣性，對於訓練能夠反映該社群需求的AI系統而言是一大障礙。由於資料收集與使用涉及不同的資料保護及知識產權框架，建議建立全球人工智慧訓練框架（global AI training framework），解決AI訓練資料的互操作性、可用性及使用問題。同時，報告提議透過資料托管機制（data trusts）及市場進行匿名化資料的交換，並設立國際資料訪問的標準化協議。 (4)人工智慧標準的不一致性：當前眾多AI標準對於公平性（fairness）、安全性（safety）與透明性（transparency）等核心術語的定義不盡相同，甚至連人工智慧一詞本身也尚未完全標準化。為此，報告建議建立標準術語庫，並識別需要制定新標準的領域。

2025/01/11

https://www.herbertsmithfreehills.com/notes/tmt/2024-posts/UN-releases-its-final-report-on--Governing-AI-for-Humanity-

Herbert Smith Freehills

賴允政