人文社會AI研究倫理探索
當前AI在人文社會領域研究中的應用快速普及，同時，相關研究倫理議題也逐漸引發關注。
為了凝聚學界對AI研究倫理的共識，本中心正推動「人文社會AI研究倫理探索」凝聚各領域專家共識，期待共同推動在地AI研究的倫理規範與可能方向。
研究過程涉及AI的倫理規範相關參考資料
*本網頁資料由東海大學哲學系甘偵蓉教授提供，若有援引或相關改做使用，請依照學術慣例引用。若有任何問題也請跟我們聯繫。
一、現行法規
- 台灣：
科學技術基本法第21、22條
個人資料保護法 (2023 年 5 月 31 日修正)
- 歐盟：
可信賴的人工智慧倫理準則（Ethics Guidelines for Trustworthy AI, 2019）
人工智慧法（Artificial Intelligence Act, 2024）
- OECD: 人工智慧建議書（OECD Recommendation on Artificial Intelligence, 2019）
- G7：廣島AI國際行動準則（Hiroshima Process Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems）
- ISO：國際標準化組織（ISO）及國際電工委員會（IEC）聯合制定技術規範(ISO/IEC )四二○○一：二○二三人工智慧管理系統（ISO/IEC 42001:2023, Information technology—Artificial intelligence—Management system）
- 美國：
國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST)AI風險管理框架（2023）
國家人工智慧創新法案（National AI Initiative Act, 2020）美國法典(U.S. Code)第15編第119篇第1章第九四○一條
AI權利法案藍圖（Blueprint for an AI Bill of Rights, 2022）
使用安全且可信賴的AI行政命令（Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence, 2023）
- 加拿大：人工智慧資料法（Artificial Intelligence and Data Act）
- 新加坡：生成式AI治理架構草案（Proposed Model AI Governance Framework for Generative AI）
- 韓國：
- 澳洲：安全且負責任的AI政策討論書（Safe and Responsible AI in Australia Discussion Paper）
- 英國：生成式人工智慧治理框架（Generative AI Governance Framework）
- 機器學習型AI的人工智慧風險評估（algorithmic impact assessments, AIAs）
建議參考兩份：
1.Canada_Algorithmic Impact Assessment tool 算是最早制定也是較為完整的AIAs工具，總共分成六種風險評估類別、四個影響等級，然後將這六種風險評估類別分別以分數來量化後，指出不同分數的評估結果相應對策為何。的1. Introduction
2.UK_Ada Lovelance Institute Groves, L. (2022). Algorithmic impact assessment: A case study in healthcare. Ada Lovelace Institute. Feb, 8.
- USA_Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
1.AI, N. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0).
這份文件制定目的，旨在最大化正面影響與最小化潛在的負面影響，並在文件中區分16種的風險類型，且將應對這些風險的方式區分成管理 (Govern)、映射 (Map)、測量 (Measure)、管理 (Manage)等四種。
-
- New Zealand_The Algorithm Impact Assessment (AIA) toolkit 包含Algorithm Threshold Assessment, Algorithm Impact Assessment Questionnaire, Algorithm Impact Assessment Report Template, Algorithm Impact Assessment User Guide
- 生成式AI的人工智慧風險評估(AIAs)
也建議參考兩份報告
1.UK government
Central Digital and Data Office. (2024). Generative AI framework for HM Government (Version 1.0).
2.US NIST
AI, N. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile.
二、國內規範
國科會學術倫理相關規範(2024年12月16日更新)
國科會「人工智慧科研發展指引」(AI Technology R&D Guidelines, 2019年8月版)
行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引(2023年10月3日發布)
台灣學術倫理教育資源中心「生成式AI應用於教學與研究」、「留意生成式AI用於學術與研究活動時的6個關鍵！」海報
三、國外規範
Elsevier’s 
