一、AI 的優勢及潛在風險
利用演算法發展AI之初是基於改善人類福祉的美意，對消費者保護影響深遠，例如透過演算法搜集大數據資料，以了解消費者需求，可更有效率的提供具個性化的產品和服務。另一方面，在使用AI和演算法時，也存在一些潛在風險，包括演算法的偏見、資料的不準確性、對隱私的侵犯及對消費者和社會的影響等。如果不加以控制和管理，這些風險可能會導致不公正或歧視性的結果，並對個人和社會造成負面影響。例如：2020年間，美國科學(Science)雜誌報導，一項研究顯示用於偵測重症病患以主動進行救治的AI系統，選擇優先將醫療資源輸送給白人，導致黑人病患的症狀加劇。因此，促進AI發展的同時也需留意其潛在風險並採取對應措施確保其公正性、透明度等，以保護消費者權益。美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission，簡稱：FTC)於最近三年即因應AI的發展持續提出企業利用AI的合規性操作建議，介紹如後供參。
二、FTC對於AI的相關指南
(一) 確保AI及演算法的公正及非歧視性
1. 美國聯邦相關法令
(1) 「聯邦貿易法(Federal Trade Commission Act; FTCA)」，為保護消費者、避免反競爭性商業行為，該法第5條所禁止的不公平或欺騙性行為，亦包括「銷售或者使用含有種族偏見的演算法」。
(2) 1970年「公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act; FCRA)」主要是對信用報告機構的行為規範，以避免濫用信用報告致影響消費者的權利，具體規範要點包括：(1)信用報告機構必須確保信用報告的準確性和完整性，並於必要時更新；(2)消費者有權查看其信用報告，並要求更正錯誤或者不準確的資料；(3)信用報告機構必須將消費者的資料予以保密，僅在法律授權等情形下才能共享資料；(4)消費者有權對侵害其權利的信用報告機構提出投訴。
(3) 1974年「平等信用機會法(Equal Credit Opportunity Act; ECOA)」，旨在禁止金融機構在信貸等金融交易中基於種族、宗教、性別、國籍、婚姻狀況、年齡、是否擔任公職等因素而歧視消費者，致影響借款人的權益。主要規範要點與前述FCRA類似。
(4) AI技術多年前即被廣泛應用於美國的銀行或信用報告機構，用以進行信用評等和信用風險管理，這些AI系統可在全球收集、分析和使用消費者的個資、金融往來歷史等大數據資料以生成信用評等並預測信用風險、近年更進展到直接利用AI進行信貸等決策，目前也有更多非金融領域機構將AI應用於醫療、商業運作或社交媒體。前述FCRA和ECOA以及FTCA之規範，除了作為信用報告機構和金融機構利用AI的行為規範，在其他商業或者醫療機構倘有利用AI取代人力決策並致影響消費者權益時，亦有受規範之可能。
2. FTC在其2020及2021年指南中持續建議企業採取以下措施，以避免AI運作無意中導致的歧視及不公正結果：
(1) 資訊透明、公開：
- 透明公開的機制和獨立的審查標準有助於發現系統的異常並即時修正：例如美國一間醫院執發布針對其AI醫療系統的獨立審查結果，並將AI數據或原始碼開放給外界檢測，讓公眾及政府機關知道AI演算法如何運作，不僅有助於及早發現系統異常，亦可取得消費者的信賴。
- 給予消費者適時的通知、確保其知悉正在與AI互動或交流：包括利用演算法收集個人音訊、照片等訊息時，告知消費者相關用途。2019年間臉書(Facebook)即曾因未誠實向使用者揭露，用戶的偏好或個資等訊息已被使用者所下載的第三方程式業者「共享」，而被FTC課以空前的50億美元罰鍰。
(2) 向消費者說明影響其申請案件等權益的決定性因素：
相關機構利用AI進行的決策倘若對消費者權益造成影響，應具體說明其理由、包括哪些數據被具體利用於分析評估之中。在透過AI決策否准信貸申請，或者使用信用卡預借款項將會使AI自動降低個人信用額度等案例，都有此原則之適用。
(3) 利用大數據資料訓練AI時，留意來源資料之取得如有涉及隱私或者個人資料時，事先取得相關同意。
(4) 製作模型資料庫時，即留意是否符合當地法律標準：
例如FCRA和ECOA以及FTCA規範的公平、非歧視性標準，以及各州法規對於隱私保護的審查規則。
(5) 定期測試和驗證AI演算法模型的審查標準：
- 確保「合法性」，避免模型中含有特別針對受法律保障的族群所設定的分類標準：
例如依郵遞區號、性別等而有不同審查結果。或者有引發其他不公平或者道德性爭議的疑慮。
- 確保所使用的AI資料庫數據和模型的「準確性」：
在RealPage, Inc.,案例中，一德州租屋公司因為利用不精確的關鍵字搜尋結果連結到政府犯罪紀錄系統（僅根據姓氏，而未加入出生年月日等訊息），導致濾除非犯罪者的租屋機會，而受FTC課以300萬美元之罰鍰。
- 定期更新、檢測AI模組樣本資訊：
利用統計上的資訊建置的AI決策系統(例如：決定信貸額度)，是根據一段期間的樣本群組實證數據加以開發和驗證，因此亦有必要定期更新樣本群組資訊，以符合當時統計學原理之方式調整模組選定方式，並保持其準確率。
(6) 使消費者可檢視足以影響其權益的相關資料，並提供可移除或更正資料的管道：
- 在美國，個人是否獲得工作機會、兌現支票、取得信貸、保險、租屋或政府福利，往往歸因於相關信用報告機構提出的評等訊息，因此消費者應被賦予可請求檢視相關訊息並請求更正的機會。
- 在適時回應涉及隱私或者個資相關請求之時，也相應研究彈性自動調整AI數據資料庫的演算法和模型等議題。
(二) AI產品廣告行銷的控管－確認廣告內容的真實性
FTC於2023年發布指南，提醒業者即使是與金融業務無關的一般產品廣告在行銷之時，亦有觸法之虞。以下是特別提醒的項目：
1. 誇大AI產品的效能
(1) 特別是在涉及比較廣告的行銷模式，是否宣稱加上AI的產品相較於沒有AI的產品具有更佳效能？
(2) 留意各種宣傳用語對應有具體科學實證可以支持，特別是在涉及醫療、飲食相關廣告領域，一般都會有更嚴格的審查標準。
2. 廣告前預先留意到AI運作的相關風險
(1) 在推廣產品前應留意AI是否具有可預見的瑕疵以致影響整體產品功能，即使事先概括將一切產品瑕疵等責任約定由製造者等第三方承擔、或者在廣告中自行加上免責條款，也未必能完全免除行銷瑕疵產品可能產生的法律責任。
(2) 根據以往案例，倘若稍作實驗或者透過合理的注意即可能發現的產品瑕疵，廣告主不能諉稱對於科技實務不熟悉而完全免除責任。
3. 不實廣告
利用不實廣告宣導產品功效，包括誇大宣稱AI的運作能力，都有落入FTC規範之虞。曾受處罰案例包括：
(1) 僅在產品開發過程中利用AI輔助開發，卻在產品廣告中使用「本產品由AI驅動」等用語，涉及利用模糊的用語誤導消費者：終端產品本身也包含AI輔助運作。
(2) 臉書曾宣稱系統已開發人臉辨識科技，但實際上的操作只是利用使用者的相片運作，亦被認為涉及不實廣告而受處罰。
三、總之，企業對內利用AI優化行政效率，或者對外行銷AI產品時，應留意遵循相關法規和當地社會普遍的道德標準，確保資訊的透明度、應用結果的公平性、安全性，以及AI運作結果的準確性，透過建立定時監測機制，以符合政府的監管標準，並達成效率化、提升產品或服務品質的最終目標。台灣在個人資料保護法、消保法或者公平交易法亦有類似的架構性規範，前述美國政府對企業的操作指南，可做為台灣實務的操作借鑒。
◎ 相關報導
美國加州「揭露機器人法案」自2019年7月1日起生效