美國聯邦通訊傳播委員會完成空白頻段干擾測試
美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於今（2008）年初完成700MHz頻譜拍賣後，在8月份針對空白頻段(white space)中可用以抗干擾之技術進行測試，並於8月11日完成測試。完整的測試報告預計將在9月份公布。FCC並可望在未來幾個月內表決是否開放空白頻段。
所謂「空白頻段」係指無線電視數位化之後，位於各電視頻道之間未被使用之閒置頻段。Google、Motorola、Microsoft等公司近一、二年來持續遊說FCC開放空白頻段(white space)免執照使用，以促進無線寬頻服務之發展。
儘管數位無線電視台及Verizon等正使用該頻段之業者有干擾疑慮，然主張開放空白頻段之公司深信開放空白頻段對於新興無線寬頻服務之發展將大有助益，且透過感測技術(sensing technology)或地理定位科技(geolocation technology)，即可使得無線裝置於使用空白頻段之同時，不至於干擾數位無線電視台或其他取得執照使用該頻段之業者。
關於試驗結果，無線麥克風業者Shure之資深公關經理Mark Brunner 表示，感測技術幾乎完全無法準確偵測使用中之無線麥克風或電視頻道是否正播送中，自然無法避免干擾發生。支持開放空白頻段之Motorola公司則表示，儘管感測技術無法避免干擾發生，但是Motorola所使用之地理偵測科技則在測試中被證實可有效避開正在使用中之頻段，避免干擾情況發生。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
第三方支付法制問題研析 美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部（Department of Defense）於2020年2月採納由美國國防創新委員會（Defense Innovation Board, DIB）所提出之「人工智慧國防運用倫理準則（AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense）」，以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會，設置目的在於依美國新創科技，提供意見予美國國防部，與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣，美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」，以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」，對於「人工智慧」之定義，倫理準認為人工智慧並無精確之範疇，只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」，皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出，「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統（Autonomous Weapon System）」之定義不同，但有可能重疊，而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動，即可在無人類監督之情形下，自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示，該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下，融入現代化對於人工智慧之要求，如國際公約中之戰爭法（Law of War）即為本準則之傳統標準之一，舉例而言，如人工智慧被裝置於武器中，其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外，準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求：（1）人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務，且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任；（2）對於目標之選擇或分類，應維持公平性，且不得有歧視性；（3）對於人工智慧之設計、應用以及使用，應有明確之工程標準以及資料保存程序，此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善；（4）「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域，且完善之檢測、維修，應適用於該人工智慧之全部生命週期。
歐盟執委會發布歐洲資料戰略歐盟執委會於今（2020）年2月19日發布「歐洲資料戰略」（A European strategy for data），宣示繼前一期「歐洲數位單一市場」戰略的基礎下，將於新一期戰略建立一個真正的歐洲資料空間及資料單一市場，以解鎖尚未被利用的個人資料及非個人資料，使資料能夠在歐盟內部、跨部門和跨領域自由流動，並使所有公部門、公民，或新創、中小、大企業都可存取資料及利用。 本戰略就此提出四大戰略行動，重點如下： 1、資料存取（Data Access）和利用的跨部門治理框架 （1）2020年第四季提出「共同歐洲資料空間」（common European data spaces）的治理立法框架：A.加強共同資料空間及其他跨公私部門資料利用方式的治理機制；B.於GDPR基礎下，基於科學研究目的利用敏感個資時，能較容易決定可以由誰如何利用哪些資料；以及使個人更容易同意其個資的公益目的利用。 （2）2021年第一季通過開放資料指令（Directive (EU) 2019/1024）的高價值資料集「施行細則/執行法」（implementing acts）。 （3）2021年提出《資料法》（Data Act）草案促進企業對政府的資料共享；以及解決現今企業間資料共享常遇到的障礙，例如多方合作建置資料時（如物聯網），釐清各方的資料使用權限及各自的法律責任。 2、推動方式：投資歐洲資料空間重大項目，以加強歐洲處理和使用資料的基礎設施及能力、加強資料互通性等。 3、加強個人資料管理：在GDPR第20條的可攜權（portability right）基礎下，於《資料法》賦權個人更能控制自己被政府及企業所掌握的個資，並使個人能自己決定由誰存取和利用。另外，將由數位歐洲計畫開發「個人資料空間」。 4、促進戰略性產業領域及公益領域的共同歐洲資料空間：歐盟執委會將協助建立包含「共同歐洲工業（製造）資料空間」（Common European industrial (manufacturing) data space）在內的9種領域共同歐洲資料空間，本戰略亦於附件介紹各領域的資料共享基礎背景。 另外，雖非戰略主軸，但文件內容及新聞稿皆提及，執委會將於2020年第四季提出《數位服務法》（Digital Services Act），為所有企業進入資料單一市場建立明確的規範、審查現有政策框架、加強線上平台的責任及保護基本權利。 總而言之，本戰略所欲推展的各項行動，將促進公民、企業組織、研究人員和公部門能更輕易的獲得和利用彼此的資料，進而確保歐盟成為資料驅動社會的模範和領導者。