美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 (Justice in Forensic Algorithms Act),以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條,美國國家標準與技術研究所(National Institute of Standard)必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準,且該標準應包含以下內容: 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準,以因應使用或發展電算鑑識軟體,所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:(1)電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論,且於具備特定方法之案例上,是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性,以及團隊進行哪些研究以驗證該方法;(2)要求對軟體之測試,包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果,例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件,內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證,包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外,亦應要求列於公開報告內之相關資訊,且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。
韓國未來創造科學部發表智慧資訊社會中長期計畫因應第四次產業革命2017年7月20日,韓國未來創造科學部發表智慧資訊社會中長期計畫(Mid- to Long-Term Master Plan in Preparation for the Intelligent Information Society)。為了因應第四次產業革命,韓國將面臨關鍵轉型,目標是成為智慧資訊社會,將人工智慧、物聯網(IoT)、雲端計算、大數據分析和移動平台,融入社會的各個面向。此外依據分析,至2030年智慧資訊社會的經濟價值估計將達到460萬億韓元,屆時絕大多數簡單重複的任務將自動化,進而消除大量的工作機會。但於此同時,也將在相關發展中的產業,創造新興就業空缺,如軟體工程和數據分析等。 韓國採取的相關措施,包括積極支持具前景的科技技術,培養創意人才、加強公私合作夥伴關係,實現韓國經濟、社會和其他有關制度所需的巨大轉型與變革。目標是在第四次產業革命中取得領導地位,為此制定智慧資訊社會中長期計畫,分為以下三大方向。 一、建構智慧IT的世界級基礎設施 發展並強化數據及網路的基礎設施,使其在全球市場上居於領導地位。 二、促進智慧IT在各產業的應用 將智慧IT技術活用於公共服務及私人部門,提高生產力、效率與國家競爭力。 三、積極改進並加強社會支援系統 透過教育改革、就業及福利服務等政策,包括培養創新人才,為社會結構改變及可能的負面衝擊作出準備,加強福利政策與社會安全網絡,以確保所有公民都能夠享受到智慧資訊社會的利益。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
中國大陸國務院於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案(草案)》,並將提請全國人大常委會審議中國大陸國務院常務會議於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案(草案)》,並將提請全國人大常委會審議。本次修法重視「國家制定政策,充分發揮市場在科技成果轉化中的決定性作用,建立科技成果轉化市場導向機制和利益分配機制」,其中明文規定中國大陸國務院和地方各級人民政府應當加強財政、稅收、產業、金融、政府採購等政策,以強化科技成果轉化相關活動,推動科技與經濟結合,加速科學技術進步,實現創新驅動發展。 按中國大陸《促進科技成果轉化法》係於1996年10月1日施行,歷經2007年之修訂,共計6章37條。本次通過的修正草案,增加至9章58條,其中保留和擴充現行法13條,修改合併20條,刪除4條,新增29條。本次修法加大其政府對於科技成果轉化的財政性資金投入,並可引導其他民間資金投入。此外,本次修法也放寬中國大陸高等院校和重點研究院所之科技成果的歸屬,讓其能夠順利地轉化至民間企業。例如:草案第8條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校可以採取合作實施、轉讓、許可和投資等方式,向企業和其他組織轉移科技成果,並且國家鼓勵這類機構優先向中小企業轉移科技成果。 另,草案第10條亦規定科研機構、高等學校對其依法取得的科技成果,可以自主決定轉讓、許可和投資,通過協定定價、在技術市場掛牌交易等方式確定價格。相關修正大幅放寬成果運用的彈性,惟科研機構、高等學校仍應依草案第14條規定,向主管部門提交科技成果轉化情況年度報告;主管部門應當將科技成果轉化情況納入對科研機構、高等學校的考核評價體系。 本次修法還有一個重點是放寬中國大陸科研機構的研究員及大學教授從事科技成果轉化活動。例如:草案第13條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理、考核評價和工資、獎勵制度。而草案第19條第一項規定,科研機構、高等學校科技人員可以在完成本職工作的情況下兼職從事科技成果轉化活動,或者在一定期限內離職從事科技成果轉化活動。同條第二項亦規定科研機構、高等學校應當建立制度規定或者與科技人員約定兼職、離職從事科技成果轉化活動期間和期滿後的權利和義務。 綜上,本次修法除強化中國大陸研發成果之運用外,更替中國大陸大學教授打開一條前往民間服務或創業的康莊大道,影響不可謂不大,但修正草案最後尚須經中國大陸全國人大常委會審議通過,將持續觀察審議之最終結果。