臺灣博碩士論文加值系統

人工智慧發展如日中天，在運用自動化決策機制處理個人資訊的過程中，對於透明性、演算法可歸責性的要求，逐漸為人重視。2018年正式施行的歐盟一般個人資料處理規則中，即對於前述情形均加以規範，並延伸而出一個重要觀念：「解釋權」，亦即在運用自動化技術對個人資料進行決策之後，資料當事人是否具有要求資料控制方提供對機制本身、或是處理結果之說明與解釋的權利。此權利之建立，對資料當事人據以聲明後續相關權利，如要求人工介入、表達意見、對決策結果異議等，或對於不公正之決策結果要求補救措施或司法訴訟，均有莫大助益，然而，由於現有GDPR條文並未將解釋權明文化，因而也引起眾多學者討論與批評。本論文將探討GDPR中解釋權的定義、範圍、爭議與適用上的困境，並討論是否得以運用其核心概念於我國個資相關法律。
本論文發現，我國現行個資相關法律，較著重於資料取得之合法性，而忽略資料取得之後、處理過程中的正確性與公平性，對於資料控制方之告知義務與資料當事人之知情權內容，亦缺乏演算法相關資訊。對此，本論文分別就不成為演算法自動決策資料客體的權利、通知義務與資訊近用權、特定決策解釋、以演算法為中心重新設計安全維護措施、強化第三方機構協助之角色五項重點分別討論之，並提出調整建議，以期在面臨人工智慧時代來臨之際，能夠加強對個人資料之保護。

The future development of artificial intelligence seems prosperous, however, the request of transparency and algorithmic accountability of automated decision-making on personal data attracts attention at the same time. EU’s general data protection regulation (GDPR) implemented in 2018 legislates rules concerning above-mentioned situations, and entails an important idea: right to explanation, which central arguments circumscribing on whether a data subject has a right to ask the data controller to provide explanations to the automated processing system itself, or to the decisions made by the mechanism. To build the right to explanation will be a great help to data subject to invoke other relevant rights, such as requesting human intervention, express opinions, contesting the decision, or to ask for remedies or to file a lawsuit when an unfair decision is made. Nevertheless, the right to explanation is not legislated in GDPR, and it occurs wildly discussions and criticism. The definition, range, disputes and practical predicaments about the right are explored in this article, and sequentially discussed if its core concepts could be applied to Taiwan’s current data protection laws.
The article discovered, Taiwan’s current data protection laws emphasis on the legality on obtaining the personal data, but ignore the accuracy and fairness after the date is obtained and analyzed with an automated processing system. In the meantime, the notification duty of data controller and right to be informed of data subject lack of providing related algorithmic information as well. Accordingly, this article discusses separately on 5 possible approaches which can be applied to Taiwan’s data protection law, including the right not to be a subject to automated decision-making system, notification duty and right to access to data, explanation on specific decisions, algorithm-centered safety protection measures in design, enhancing the third parties’ capacities to support, and suggests some adjustments, to strengthen the protection of personal data when facing the upcoming artificial intelligent era.

第一章 緒論......1
第一節 研究動機與目的......1
第二節 研究問題與範圍......2
第三節 研究方法......3
第二章 人工智慧與商業應用......4
第一節 人工智慧的定義與技術發展......4
第二節 人工智慧的發展與各國政策......8
第三節 人工智慧於金融業的應用......16
第三章 解釋的權利......31
第一節 人工智慧的困境與爭議......31
第二節 演算法歸責性......34
第三節 人工智慧資料處理的過程......39
第四節 人工智慧的解釋定義與類型......45
第五節 人工智慧的解釋義務......48
第六節 我國相關法規......49
第七節 小結......56
第四章 GDPR與解釋權......58
第一節 簡介......58
第二節 特殊性......62
第三節 GDPR中的解釋權......66
第四節 不成為資料客體的權利......69
第五節 通知義務與資訊近用權......87
第六節 解釋權未來的可能發展......94
第七節 實務運用上的困境......98
第八節 其他補強措施......101
第九節 小結......105
第五章 我國現況與本文觀點......107
第一節 不成為演算法自動決策資料客體之權利......107
第二節 通知義務與資訊近用權......110
第三節 特定決策之解釋......115
第四節 以演算法為中心重新設計安全維護措施......118
第五節 強化第三方機構協助之角色......120
第六章 結論......123
參考文獻......129
中文文獻......129
英文文獻......133
中英詞彙對照表......138

【中文文獻】
(一)期刊文獻
1、李世德（2018）。〈GDPR與我國個人資料保護法之比較分析〉，《臺灣經濟論衡》，第16卷第3期，頁69-93。
2、李國偉（03/27/2018）。〈人工智慧的名稱政治學〉，《科學月刊》，580期，載於：http://scimonth.blogspot.com/2018/03/blog-post_35.html。
3、林勤富、劉漢威（2018）。〈人工智慧法律議題初探〉，《月旦法學雜誌》，第274期，頁195-215。
4、徐彪豪（2016）。〈物聯網時代的資料保護防線－以歐盟GDPR為中心〉，《科技法律透析》，第28卷第10期，頁56-71。
5、張志偉（2017）。〈記憶或遺忘，抑或相忘於網路－從歐洲法院被遺忘權判決，檢視資訊時代下的個人資料保護〉，《政大法學評論》，第148期，頁1-68頁。
6、梁文耀、李維哲、陳惠貞（2008）。〈以網路服務為基底之智慧型代理人之研究－以訂單流程為例〉，《管理與系統》，第15卷第1期，頁137-160。
7、陳祐軒（2019）。〈自動化投資顧問（Robo-advisor）相關規範〉，《證券暨期貨月刊》，第37卷第1期，頁5-13。
8、彭金隆、陳俞沛、孫群（2017）。〈巨量資料應用在台灣個資法架構下的法律風險〉，《臺大管理論叢》，第27卷第2S期，頁93-11。
9、黃以孟（2018）。〈智慧理財發展趨勢與實際案例分享〉，《銀行公會會訊》，第106期，頁4-9。
10、楊惟任（2018）。〈人工智慧的挑戰和政府治理的因應〉，《國會季刊》，第46卷第2期，頁67-83。
11、葉志良（2018）。〈因應物聯網發展資料保護法制的革新—歐盟法制的發展與啟示〉，《中原財經法學》，第40期，頁61-124。
(二)學術論文
賴靜儀（2017）。〈金融科技下保險業之發展與挑戰〉，國立政治大學科技管理與智慧財產權研究所碩士學位論文。
(三)中文書籍
1、Amir Husain（著），溫力秦（譯）（2018）。《AI創世紀》。台北：寶鼎。
2、Pedro Domingos（著），張正苓、胡玉城（譯）（2016）。《大演算》。台北：三采文化。
3、吳從周（2018）。〈初探AI的民事責任〉，收於劉靜怡（編），《人工智慧相關法律議題芻議》，頁87-116。台北：元照。
4、谷湘儀、賴冠妤（2017）。〈從美國經驗看機器人投顧之發展與規範方向〉，收於協和國際法律事務所（編），《金融科技發展與法律》，頁227-254。台北：五南。
5、林思惟（2017）。〈歐盟新規：個人資料保護規則—數位防護的新縱深〉，收於財團法人金融聯合徵信中心（編），《歐盟個人資料保護規則》，頁15-25。台北：財團法人金融聯合徵信中心。
6、邱文聰（2018）。〈初探人工智慧中的個資保護發展趨勢與潛在的反歧視難題〉，收於劉靜怡（編），《人工智慧相關法律議題芻議》，頁153-175。台北：元照。
7、蔡柏毅（2017），〈歐盟「個人資料保護規則」導讀〉，收於財團法人金融聯合徵信中心（編），《歐盟個人資料保護規則》，頁1-14。台北：財團法人金融聯合徵信中心。
8、顏厥安（2018）。〈人之苦難，機器恩典必看顧安慰—人工智慧、心靈與演算法社會〉，收於劉靜怡（編），《人工智慧相關法律議題芻議》，頁47-85。台北：元照。
(四)專題研究
1、國立台北商業大學（2017）。《我國金融科技之發展—從國際觀點分析金融服務相關法規》，台灣金融服務業聯合總會委託辦理金融科技創新創業及人才培育計畫研究報告，載於：http://www.tfsr.org.tw/Home/Download?TheClass=%E7 %A0%94%E7%A9%B6%E5%A0%B1%E5%91%8A。
2、理律法律事務所（2018）。《人工智慧之相關法規國際發展趨勢與因應》，國家發展委員會委託研究計劃結案報告，載於：https://www.ndc.gov.tw/News_Co ntent.aspx?n=B7C121049B631A78&sms=FB990C08B596EA8A&s=3F2FA3A380C32AB1&upn=0E442370ED3F73C5。
3、陳安斌、陳莉貞、蘇秀玲、郭怡君（2018）。《我國發展機器人理財顧問之研究》，資產管理產業發展與人才培育基金委託專題研究，載於：https://webline.sf i.org.tw/amedfund/develop.html。
(五)網路資源
1、Vincent Chen-WS（2019）。《人工智慧的機遇與挑戰 — 英國國會報告結論與建議摘要》，載於：https://medium.com/twigf。
2、行銷資料科學（2018），《行為側寫與行為定向》，載於：https://medium.com/mark etingdatascience。
3、周秉誼（09/20/2016）。《淺談Deep Learning原理及應用》，國立台灣大學計算機及資訊網路中心電子報，第38期，載於：http://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/ epaper/0038/20160920_3805.html。
4、林婷嫻（2019）。《斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)》，載於：http://researc h.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information。
5、法務部。《歐盟資料保護一般規則（General Data Protection Regulation, GDPR）與我國個人資料保護法之重點比較分析》，載於：https://www.ndc.gov.tw/Conte nt_List.aspx?n=2A22E5DEB45D2552。

【英文文獻】
(一)期刊文獻
1. Bygrave, Lee A. (2001), Minding the machine: Article 15 of the EC Data Protection Directive and Automated Profiling, Vol. 17 COMPUTER LAW & SECURITY REPORT 17.
2. Bygrave, Lee A. (2019), Minding the Machine v2.0: The EU General Data Protection Regulation and Automated Decision Making, UNIVERSITY OF OSLO FACULTY OF LAW RESEARCH PAPER NO. 2019-01.
3. Diakopolous, Nicholas (2016), Accountability on algorithmic decision making, Vol. 59(2) COMMUNICATIONS OF THE ACM 56.
4. Doshi-Velez, Finale et al. (2017), Accountability of AI Under the Law: The Role of Explanation, BERKMAN KLEIN CENTER WORKING GROUP ON EXPLANATION AND THE LAW, BERKMAN KLEIN CENTER FOR INTERNET & SOCIETY WORKING PAPER.
5. Edwards, Lilian & Michael Veale (2017), Slave to the Algorithm? Why a ''Right to an Explanation'' Is Probably Not the Remedy You Are Looking For, 16 DUKE LAW & TECHNOLOGY REVIEW 18.
6. Edwards, Lilian & Michael Veale (2018), Enslaving the Algorithm: From a “Right to an Explanation” to a “Right to Better Decisions”?, Vol. 16(3) IEEE SECURITY & PRIVACY 46.
7. Goodman, Bryce & Seth Flaxman (2017), European Union Regulations on Algorithmic Decision Making and a “Right to Explanation”, Vol. 38(3) AL MAGAZINE 50.
8. Kaminski, Margot E. et al. (2018), The Right to Explanation, Explained, U OF COLORADO LAW LEGAL STUDIES RESEARCH PAPER NO. 18-24.
9. Konstantin, Kashin et al. (2015), Systematic Bias and Nontransparency in US Social Security Administration Forecasts, Vol. 29(2) JOURNAL OF ECONOMIC PERSPECTIVES 239.
10. Mike Ananny & Kate Crawford (2018), Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability, Vol. 20(3) NEW MEDIA & SOCIETY 973.
11. Selbst, Andrew D. & Julia Powles (2017), Meaningful information and the right to explanation, Vol. 7(4) INTERNATIONAL DATA PRIVACY 233.
12. Turing, A. M. (1950), Computing Machinery and Intelligence, LIX(236) MIND 433.
13. Veale, Michael & Lilian Edwards (2018), Clarity, Surprises, and Further Questions in the Article 29 Working Party Draft Guidance on Automated Decision-Making and Profiling, Vol. 34(2) COMPUTER LAW & SECURITY REVIEW 398.
14. Wachter, Sandra et al. (2017), “Why a right to explanation of automated decision-making does not exist in the general data protection regulation”, Vol, 7(2) INTERNATIONAL DATA PRIVACY LAW 76.
(二)報告文件
1. ARTICLE 29 WORKING PARTY (2018), GUIDELINES ON AUTOMATED INDIVIDUAL DECISION-MAKING AND PROFILING FOR THE PURPOSES OF REGULATION 2016/679 (WP251REV.01), https://ec.europa.eu/newsroom/article29/item-detail.cfm?item_id =612053 (Last Visited: 05/18/2019).
2. ASSOCIATION FOR COMPUTING MACHINERY (2018), ACM CODE OF ETHICS AND PROFESSIONAL CONDUCT, https://www.acm.org/code-of-ethics (Last Visited: 05/18 /2019).
3. BODY OF EUROPEAN REGULATORS FOR ELECTRONIC COMMUNICATIONS (BEREC) (2016), REPORT ON ENABLING THE INTERNET OF THINGS, https://berec.europa.eu/en g/document_register/subject_matter/berec/reports/5755-berec-report-on-enablin g-the-internet-of-things (Last Visited: 05/18 /2019).
4. DEPARTMENT FOR BUSINESS, ENERGY & INDUSTRIAL STRATEGY AND DEPARTMENT FOR DIGITAL, CULTURE, MEDIA & SPORT (2018), ARTIFICIAL INTELLIGENCE SECTOR DEAL, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/702810/180425_BEIS_AI_Sector_Deal__4_.pdf.
5. The Goldman Sachs Group, Inc. (2016), AI, Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity, https://www.goldmansachs.com/insights/topics/artificial-in telligence.html (Last Visited: 05/18 /2019).
6. THE HIGH-LEVEL EXPERT GROUP ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI HLEG) (2019), ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI, https://ec.europa.eu/digital-single-mar ket/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai (Last Visited: 05/18 /2019).
7. THE PRESIDENT’S COUNCIL OF ADVISORS ON SCIENCE AND TECHNOLOGY (2014), REPORT TO THE PRESIDENT. BIG DATA AND PRIVACY: A TECHNOLOGY PERSPECTIVE, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/PCAST/pcast_big_data_and_privacy_-_may_2014.pdf.
8. THE SCIENCE AND TECHNOLOGY COMMITTEE (2016), ROBOTICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, https://publications.parliament.uk/pa/cm201617/cmselect/cmsctec h/145/14502.htm (Last Visited: 05/18 /2019).
9. THE SELECT COMMITTEE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (2018), AI IN THE UK: READY, WILLING AND ABLE? (REPORT OF SESSION 2017–19), https://publications.par liament.uk/pa/ld201719/ldselect/ldai/100/100.pdf.
10. THE WHITE HOUSE OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICY (2018), SUMMARY OF THE 2018 WHITE HOUSE SUMMIT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR AMERICAN INDUSTRY, https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2018/05/ Summary-Report-of-White-House-AI-Summit.pdf.
11. THE WHITE HOUSE OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICY (2019), ACCELERATING AMERICA’S LEADERSHIP IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, https://www. whitehouse.gov/articles/accelerating-americas-leadership-in-artificial-intelligence (Last Visited: 05/18 /2019).
(三)法案
1. European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics (2015/2103(INL)), http://www.europ arl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//TEXT+TA+P8-TA-2017-0051+0+D OC+XML+V0//EN.
2. FUTURE of Artificial Intelligence Act of 2017, H.R. 4625, 115th Cong. (2017), https://www.congress.gov/115/bills/hr4625/BILLS-115hr4625ih.pdf.
(四)網路資源
1. McCarthy, John (2007), What is artificial intelligence? http://jmc.stanford.edu/arti ficial-intelligence/index.html (Last Visited: 05/18/2019).
2. Taneja ,Hemant (2019, January 22), The Era of “Move Fast and Break Things” Is Over, HARVARD BUSINESS REVIEW, https://hbr.org/2019/01/the-era-of-move-fast-and-break-things-is-over (Last Visited: 05/18/2019).