歐盟延攬人才 推動新措施
這項計劃其來有自，早在2000年里斯本高峰會議宣示致力達成「歐洲研究領域（ European Research Area） 」；2002年巴賽隆納高峰會更作出重要決議：要求所有會員國需在2010年前完成科研投資達GDP3%的目標，並且期望其中三分之二的投資將來自工商界。
該項計劃特別將焦點集中在改善私部門研發與創新之投資條件上，透過「研究人員流通行動方案」 提倡科研人才前往私人研究部門、鼓勵大學和企業之間的合作，並透過租稅補貼來鼓勵企業的投入、重新配置研究基金、改善提升大學與企業間夥伴關係等獎勵措施，以提升經濟成長與創造就業機會。
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=IP/05/1252&type=HTML&aged=0&language=EN&guiLanguage=en
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=MEMO/05/366&format=HTML&aged=0&language=EN&
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=IP/05/1253&format=HTMLguiLanguage=fr
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月，英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定，公布了細部指導文件（detailed guidance on automated decision-making and profiling），供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下，越來越多企業、組織透過完全自動化方式，廣泛蒐集個人資料並進行剖析，預測個人偏好或做出決策，使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由，GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策（a decision based solely on automated processing）之影響，包括對個人的資料剖析（profiling），僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策： 為簽訂或履行契約所必要； 歐盟或會員國法律所授權； 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法（Data Protection Act 2018）亦配合GDPR第22條規定，制定相應國內規範，改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件，企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有： 記錄資料處理活動，以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22（1）條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策，應進行資料保護影響評估（Data Protection Impact Assessment, DPIA），判斷是否有GDPR第22條之適用，並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊（privacy information），必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議，並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義，另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外，縱使符合例外情況得進行單純自動化決策，資料控制者（data controller）仍必須提供重要資訊（meaningful information）給資料當事人，包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。
中國大陸國務院揭示支持科技成果轉化政策措施中國大陸國務院於2016/年2月18日國務院常務會議中確認支持科技成果移轉轉化政策措施及促進科技與經濟深度融合。 依據該會議決議，為提升創新主體的積極性，將鼓勵國家設立之研究開發機構、高等院校以轉讓、授權或作價投資等方式，向企業或其他組織轉移科技成果，並適用以下政策： (1) 自主決定轉移其持有的科技成果，原則上不需審批或備案。鼓勵優先向中小微企業轉移成果。支援設立專業化技術轉移機構。（惟在境外實施方面，仍須依《科學技術進步法》第21條及《中國大陸國家科技重大專項知識產權管理暫行規定》第33條進行審批。） (2) 成果轉移收入全部留歸單位，主要用於獎勵科技人員和開展科研、成果轉化等工作。科技成果轉移和交易價格要按程式公示。 (3) 通過轉讓或許可取得的淨收入及作價投資獲得的股份或出資比例，應提取不低於50%用於獎勵，對研發和成果轉化作出主要貢獻人員的獎勵份額不低於獎勵總額的50%。科技人員在成果轉化中開展技術開發與服務等活動，可依法依規獲得獎勵。在履行盡職義務前提下，免除事業單位領導在科技成果定價中因成果轉化後續價值變化產生的決策責任。 (4) 科技人員可以按照規定在完成本職工作的情況下到企業兼職從事科技成果轉化活動，或在3年內保留人事關係離崗創業，開展成果轉化。離崗創業期間，科技人員承擔的國家科技計畫和基金專案原則上不得中止。鼓勵企業採取股權獎勵、股票期權、專案收益分紅等方式，激勵科技人員實施成果轉化。 (5) 將科技成果轉化情況納入研發機構和高校績效考評，加快向全國推廣國家自主創新示範區試點稅收優惠政策，探索完善支援單位和個人科技成果轉化的財稅措施。更好發揮科技創新對穩增長、調結構、惠民生的支撐和促進作用。