倡議制定專法  奠定良好基石 當電信遇到AI：電信產業運用AI之現況與發展新方向─專訪台灣電信產業發展協會副秘書長劉莉秋

前言

自ChatGPT問世後，人工智慧(AI)的發展成為全球矚目焦點，歐盟「人工智慧法案」(Artificial Intelligence Act,AIA)草案的推動，亦可見人工智慧對社會的重大影響。目前各產業就人工智慧的運用，皆有促進產業發展之無限可能，本文專訪台灣電信產業發展協會副秘書長劉莉秋，從產業現況、應用創新及電信業對人工智慧的應用等面向，剖析人工智慧帶來的挑戰與機遇，並探討國際間人工智慧法規發展趨勢，盼能對我國未來人工智慧法規之立法方向提出建言。

Q1近年人工智慧的運用對於電信事業的影響?有何創新與困難？

近年來，人工智慧對電信業產生深遠的影響，行動通訊從2G、3G、4G一路演進到5G，電信網路系統變得越來越龐大，越來越複雜，也從過去的封閉式網路，走向5G的開放式架構，因此電信業者很早便與科技應用接軌，導入人工智慧來進行內部流程、管理維運或客戶服務的優化。例如透過人工智慧來管理網路及進行硬體設備維護，透過智慧分析網路資料，即時監測網路狀態與流量，並利用人工智慧提前預警故障，提高網路的穩定性及效能等等。

五年前，電信業者在基地臺導入智慧電錶，利用AI的智能運算去監控每座基地臺的電流量及人流量，分析尖峰與離峰的電力耗能，依此數據來進行更好的能源管理。而位居第一線的電信業客服系統，也已經投入AI的應用。智慧客服系統可以藉由過往客戶來電客訴的音頻高低，進行語音情緒的分析，提高客服的效率與服務品質；也能分析及預測門市的業務量及語言需求，提供個性化的服務。例如提供多語言服務(印尼語或越南語)，或是承辦特殊業務，以改善提升客戶體驗。此外，AI也應用於假消息打詐、防堵網路攻擊、資料洩漏、識別異常等資訊安全防護。

Q2電信事業應用人工智慧，對用戶的生活又將產生什麼影響？

現在隨時隨地都可以看到人工智慧的影子，也可以看到許多相關的應用。例如導入人工智慧來布建智慧醫療、智慧城市及智慧交通等解決方案。在電信業中廣泛以AI做為應用，例如遠傳電信推動智慧照護解決方案，以AI技術打造智慧醫院；台灣固網協助新莊棒球場轉型為5G智慧棒球場，提供AR開場秀與沈浸式體驗；中華電信協助臺北流行音樂中心整合5G與垂直應用場域，導入5G AI智慧導覽服務。

電信業者也運用AI來分析使用行為，偵測詐騙行為。例如使用者突然做了大量線上消費，一天發布超過50則簡訊等等，AI就會加以警示。由於AI同時具備學習能力及更精細的演算能力，加上大數據與視覺化的類神經學習系統，可以連動到使用者的性別、年紀、職業來判斷其行為異常，對於打詐及風控管理，比過去人工更為快速，因此各行各業都已經大量導入人工智慧，可以說，AI已經是無所不在。

Q3如政府政策推動人工智慧相關法制規範，電信產業如何看待及因應？

對於人工智慧的發展，我有三項隱憂。首先，AI的應用有四個關鍵技術要素：高效率的運算能力、更精緻的演算法、類神經網絡的AI深度學習，以及大數據。前三者屬於純技術性的發展，而最重要的變數就是第四項大數據。大數據的收集來自於社會中的人，更準確地說是「非來自於技術」。也正因為大數據的產生、收集、來源及擴充都與「人」有關，這就是為何需要對AI採取法律分級規管的重要因素。

過去我習慣有事就去問Google大神，透過它來找尋資料，再去進行資料的比對、分析與判讀。但是自從生成式AI技術問世以後，許多人轉而求助ChatGPT，只要把問題導入ChatGPT，一秒鐘就可產生出三頁的報告，Google大神與ChatGPT兩者的回應速度，可謂天差地別。我的世代是Google的時代，而我小孩那一代則習慣萬事去問ChatGPT。不論是老師臨時英文口試、數學問題，或是生活中的疑難雜症，都問ChatGPT。

ChatGPT是OpenAI的模型，在微軟的建構下，它鼓勵任何人大量貢獻所屬的資料庫，而這種龐大資料庫是訓練ChatGPT的重要來源。ChatGPT的資料庫越大，它的回應就會越精準；它的資料庫更為完備，就可以回應更多問題。此外，使用者可以使用各國語言與ChatGPT交談，無論是中、英、日語，甚至是中英夾雜，它都可以回答，無論什麼語言都難不倒ChatGPT，這代表它的轉譯能力很強，你說話即使不標準，ChatGPT也能聽得懂。

在Google大神的時代，打擊假消息還可以追溯資料的來源出處來驗證它的真偽；但是AI不同，導入AI什麼資料，就會產出什麼結果，這導致我們查詢AI資料來源的真偽及可驗證性時，會出現非常多的斷點。因此，我們需要審慎思考大數據的可驗證性、資料來源的合法性，以及大數據的擴充方式。以馬路上的智慧路燈為例，電子大廠利用智慧路燈蒐集到的人臉辨識影像，究竟可不可以放進任何的AI模型去驗證，並拿來做後續的應用?這一點值得我們深思。

正因為大數據會影響到AI，當我們的下一代已經習慣使用AI去做快速的資訊擷取，省略中間人腦思考的過程，那麼由AI所生成的資料正確性，勢必會影響到未來人們對社會構面的判斷。這意味著國家安全、資訊安全，甚至種族、性別、政治等面向，都可能受到AI深遠的影響，如果不對AI加以規管，很可能出現可怕的集權結構。

Q4除了大數據來源的可信度，AI還可能產生哪些隱憂？

目前電信業者在AI的應用上，採用內部的客戶或網路資料進行優化，因此不會逾越「個人資料保護法」對於資料應用的規定範圍，比較需要擔心的是來自境外的資料來源。尤其當大數據的規管尚未成形，技術門檻又不斷下降，等到人人都可以做出AI模型時，勢必會有成千上萬種AI App問世。面對這些來路不明的App，又無法得知開發者是誰時，可能就是社會危機的開始。

第二要擔心的是著作權與智慧財產權，我國現行著作權法採取「創作保護主義」，著作人於著作完成時，即享有著作權。照理說，任何生成式AI創作的作品，都受到臺灣著作權的保護。但是假若生成式AI的作品侵權，產出的侵權作品又被人引用，原始內容的創作者，應該向誰爭取著作權保護?若重製的內容涉及侵權並追溯到開發者，現行的法律是否可以規管到AI的開發者?

若透過大數據產出的作品侵權，這個創作屬於開發者，導致開發者侵權，執法者要究責或是對其產生民刑事訴訟時，開發者適用本國境內的法律嗎?若開發者連落地都不存在時，又該如何處理?

Q5國外是否已有人工智慧被納管的先例?

歐盟最近通過「人工智慧法案」(以下簡稱AIA法案)，是全球最早出爐的人工智慧法案。該法案有幾個重點，首先，「AIA法案」採分級制，依照風險程度來管理AI的應用開發；其次，凡是在歐盟境內從事人工智慧開發，都必須落地管制。該法案完全禁止蒐集個人的敏感特徵來建立生物辨識歸類系統，例如透過智慧路燈、網路監視器去蒐集臉部畫面以進行開發辨識，並進行政治立場、宗教信仰、種族或性傾向的分析或社會信用評分，因此，AI大數據必須是去識別化的，不可以擴及個人。唯一例外的是，以執法為目的，例如尋找被綁架的被害人，或是面臨恐攻等資安問題，需事先獲得許可。

在醫療健康、金融服務、教育或是關鍵基礎設施等相對敏感地點，需確保一定的資料透明度，並確保是否有真人監督。對於供不特定對象的不特定目的之開發應用(例如聊天機器人)，必須公布AI的訓練模型及訓練方法，公開演算法如何導入，也就是要提高AI演算出答案的可預測性。最後是著作權，必須確保導入AI的資料符合歐盟的著作權法規。

Q6電信協會對於電信產業應用人工智慧的未來展望與願景?

如何看待人工智慧的法制規範，以及未來的立法方向，建議我國的執法單位可事先思考，是否已經做好AI落地規管的準備?是否要對AI應用產品或服務的開發者進行落地規管?是要建立專法，或是就現行法規如電信管理法或金融法規來進行修法?我個人認為，目前AI的應用已經涉及到各行各業，影響範圍廣大，並連動到隱私及個資等議題，建議可將AI法制規範獨立出來，制定一部AI專法。

同時，可參考歐盟的先例，將AI的開發應用採取不同風險的分級規管，並可針對大數據的來源、對象、場域及模型，制定相應的法規。在分級管制的部分，可按照大數據來源的可信度、可核實度、擴充方式；機器、特定或非特定等應用對象；管制場域、公共場域、私場域或不特定場域等場域類型，以及模型產出的演算法、語言模型、轉換器等特性，加以制定相關的規範。

如前所述，AI技術的發展日新月異，技術門檻正在不斷降低，但AI其實是一種中性的技術，開發者(行為人)只要沒有逾越本國境內的法律框架，這種中性技術應該都是美好的，政府只需針對中性的技術發展給予更明確的法規框架，相信可為電信產業的未來發展，奠定更好的發展基石。