AI是工具，工具可能為善也可能作惡。AI可用來分析使用者的網路購物行為模式，並適時提供促銷方案以促成交易，惟AI也可用來促進競爭對手間的勾結行為以壟斷市場。要導引AI朝正向發展，需有緊箍咒適時發揮牽制力。
AI人工智慧已進入第三波浪潮，美國與中國G2強權在浪頭上引領風騷，而台灣產官學研也積極投入。雖然時下有些標榜AI的只是關鍵字行銷的表面功夫，但許多大科技公司（Big Tech）確實都在整軍經武磨練各種AI，以求在高度競爭的全球化商場與網路上一較高下。
AI是工具，工具可能為善也可能作惡。AI可用來分析使用者的網路購物行為模式，並適時提供促銷方案以促成交易，惟AI也可用來促進競爭對手間的勾結行為以壟斷市場。要導引AI朝正向發展，需有緊箍咒適時發揮牽制力，除了科技部今年（2019）公布的「人工智慧科研發展指引」之外，個人資料保護法與公平交易法也是AI的管制工具。
AI的第三波發展與大數據
AI第三波的重點在機器學習（ML）且與大數據（Big Data）的興起息息相關，因為機器學習透過演算法運作，也需要有大量資料的輸入才能不斷優化。台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士於《人工智慧在台灣》一書指出幾個AI發展的要點：
1.AI第一波浪潮的代表技術是符號邏輯、第二波是專家系統、第三波是機器學習。機器學習與前兩波浪潮最大的不同是，它是基於資料而非人類的思考。
2.機器學習的主要概念是從資料歸納出規則的演算法。機器學習且可自動進行特徵工程者則進入到深度學習。資料越多，深度學習的表現越可靠。
3.資料經過加工處理與分析後可產生價值。資料分析可分為四個層次，由淺入深依序為：描述（發生了甚麼？）、解釋（為什麼發生？）、預測（未來是否發生？）、及最佳化之指示（如何讓它發生？）。AI有助於預測及最佳化指示的分析。
誠然，資料已是許多Big Tech如Facebook、Amazon、Apple、Google的重要資產，也是現代企業核心的生產要素。大數據中有很大一部分是個資，具有隱私保護的敏感性。大數據豐厚的礦產可以靠AI來加以提煉出具有價值的珍寶，對於企業的競爭優勢具有舉足輕重的影響力。在這個Big Data+AI的時代，不僅需要追求千載難逢的商機，也應兼顧個資保護與市場競爭秩序的維護。
AI科研發展指引三大核心價值
科技部於今年9月23日與旗下四個人工智慧創新研究中心共同發布「人工智慧科研發展指引」，期以「以人為本」（AI科研應遵循以人為本之價值，以提升人類生活、增進人類福祉為宗旨，構築尊重人性尊嚴、自由與基本人權的人工智慧社會）、「永續發展」（AI科研應追求經濟成長、社會進步與環境保護間之利益平衡，以人類、社會、環境間的共存共榮為目標，創造永續願景）、以及「多元包容」（AI科研應以創建及包容多元價值觀與背景之AI社會為發展目標，並且積極啟動跨領域對話機制，普惠全民對AI的理解與認知）為三大核心價值。
由上開三大核心價值延伸出八項指引，包括「共榮共利」、「公平性與非歧視性」、「自主權與控制權」、「安全性」、「個人隱私與數據治理」、「透明性與可追溯性」、「可解釋性」及「問責與溝通」，提供我國AI科研人員在學術自由及研究創新發展前提下可依循的方向。以其中第2項指引：「公平性與非歧視性」為例，其表述：「AI科研人員應致力於AI系統、軟體、演算法等技術及進行決策時，落實以人為本，平等尊重所有人之基本人權與人性尊嚴，避免產生偏差與歧視等風險，並建立外部回饋機制。」舉例而言，若是有一種AI演算法以性別、種族或貧富作為評量入學、就業或保險之依據，則有違「公平性與非歧視性」指引。
個資保護也能成競爭優勢
個資保護已是大數據時代的重要議題，而在利用AI將大量資料變成價值資訊的過程，亦牽涉到對個資的蒐集、處理及利用，必須尊重當事人的個資自主決定權，此為司法院大法官會議釋字第603號解釋所明揭，而具體落實的法律即為個資法。
由前述科技部的AI指引第5項「個人隱私與數據治理」表述：「個人資料隱私侵害的預防，必須建立有效的數據治理，在AI研發與應用上，AI科研人員應致力注意個人資料蒐集、處理及利用符合相關法令規範，以保障人性尊嚴與基本人權，並針對AI系統內部之個人資料架構有適當的管理措施，以維護資料當事人權益。」亦可見個資保護在AI發展的重要性。
過往忽視個資保護者固然可靠大量蒐集處理及利用客戶個資來獲得競爭優勢，但在相關法律與執行的日趨嚴厲下（如歐盟通過GDPR個資保護指令以及美國政府重罰臉書對客戶隱私保護之違失），個資隱私保護能夠做得好也變成是一種競爭優勢，AI亦應朝促進個資隱私保護的方向來發展，成為企業遵法與政府執法的利器。
競爭秩序的維護
資料是大數據時代核心的生產要素，AI則是點石成金的採礦工具。掌握大量資料且具有高超之AI技術的企業，可能會因此享有相當市場地位的競爭優勢。若是濫用該競爭優勢而剝削交易相對人、排除競爭對手、或是與競爭對手為聯合行為、結合行為等，則構成限制競爭；若是利用AI而為足以影響交易秩序之欺罔或顯失公平的行為，則構成不公平競爭。
無論是限制競爭或是不公平競爭，均為公平交易法所管制的範圍。例如勾結定價是聯合行為，但若是藉由演算法來定價，由機器去蒐尋並跟隨競爭對手的價格而導致價格趨同，則可能有違法以或是鑽法律漏洞的疑慮。
就市場競爭而言，過往密室協商的聯合行為可能演化成AI演算法的黑箱作業，讓原本人與人之間的勾結轉成機器與機器的交流，如何揭開黑幕？責任該如何歸屬？勢將成為熱門的法律議題。
＜本文作者：陳佑寰，目前為執業律師。國立台灣大學法學碩士，美國賓夕法尼亞大學法學碩士。專攻領域為智慧財產權法、高科技產業議題及資訊法等。＞