有鑒於現今歐洲投資於研發的經費遠落後於美國,因此使得近幾年仍無法有效縮減歐盟與美國間的創新發展落差。日前執委會提出一項針對研發環境的整合性計畫,希望藉以提升歐洲創新與研究的相關條件 。 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。
日本 – 能否移除個人資料登載 各地法院見解有所不同為促進政府效能、提高服務品質、協助身份確認、減輕居民負擔,以期邁向先進資訊社會,日本政府近年致力推動「居民基本資料」(「住民基本台帳」;包括姓名、住址、性別、出生年月日及居民編號等)網路化,作為電子化政府基礎架構之一環。惟資料之蒐集範圍為何、傳輸網路安全與否、是否會遭政府濫用、有無可能遭相關人員洩漏於外移作他用等問題始終受到質疑,目前不僅計有福島?矢祭町、東京都杉並?、?立市三處地方政府暫緩推行,民間團體更分別在日本全國各地 13 個地方法院提起民事訴訟,主張「居民基本資料網路」(「住民基本台帳 ?????? 」;「住基 ??? 」)侵犯個人之隱私權及人格權,除請求移除已登錄之個人資料外,並要求中央政府、地方政府及掌理該網路的財團法人地方自治資訊中心(財?法人地方自治情報 ???? ; Local Authorities Systems Development Center, LASDEC )應負擔合計每人 22 萬日圓的損害賠償。 對此,金?地方法院首先作成判決( 2005 年 5 月 30 日),雖駁回原告方面的損害賠償請求,不過移除已登錄資料部分則判命原告勝訴。該院認為,「隱私」及「便利」之間究竟何者優先,應本諸居民個人意思自行決定,而非被告方面得以促進行政效率為由逕為取捨。然時隔一日( 2005 年 5 月 31 日),名古屋地方法院卻作出見解完全相反的判決,認為「居民基本資料網路」已採行必要之資料保護措施,個人隱私不至於輕易遭受侵害,原告方面的兩項請求均應予以駁回。 個人基本資料應予保護,當屬不爭之論,但究竟該如何保護、保護又該到何種程度,各方立場不同、偏重各異,看法常有差距;日本「居民基本資料網路」事件之原被告間、甚至不同地方法院間的見解差異,即為適例。目前正值我國研議修正個人資料保護法之際,前開事件今後如何發展,或有吾人持續觀察並深入思索之餘地。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下: (一)系統透明度: 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視: 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。
地方創生「地方創生」之概念源於2014年日本安倍內閣所提出的地方治理新模式,又稱「激勵地方小經濟圈再生」政策(ちほうそうせい),其施政重點主要為解決三大問題:人口高齡化和負成長造成的勞動力人口的減少、人口過度集中都會區(尤其是東京)以及地方人口外流以致人力資源不足而使地方經濟發展面臨困境之情形。 自2008年以來,日本人口開始加劇下降,導致消費和經濟實力下降,成為日本經濟和社會的沉重負擔。為解決該情況,國家與地方合作對地區發展持續落實、檢討、修正相關政策。政策原則為自立性、未來性、區域性、直接性、結果導向;政策內容亦稱為地方創生三支箭(地方創生版・三本の矢),包含: 資訊支援(情報支援):推廣區域經濟分析系統(Regional Economy Society Analyzing System, RESAS),使各地區能對產業、人口、社會進行必要的數據分析,並能依據分析結果解決地方問題。 人才支援:維持地方生活在地化、就學在地化、服務在地化,並派駐國家公務員至小規模的地方政府機關,輔佐地方機關首長。 財政支援:補助地方創生政策執行、補助地方基礎建設、施行地方稅制改革。 地方創生之目標,在於鼓勵日本國民維持在當地工作,為地區創造新人潮,並使地方年輕人能在家鄉安心結婚育兒,此外,讓各地結合地理及人文特色,發展出最適合地方的產業,中央和地方持續合作以實現地方政府的永續發展目標。