大倫敦政府(Greater London Authority, GLA)在今(2016)年3月公布「城市資料策略」(City Data Strategy),以發展「城市資料市集」為核心的「數位倫敦」(Data for London) 計畫,希望與合作夥伴共同推展「城市資料市集」,以節省資金、培育創新、推動經濟成長,並迎接可能之挑戰。 「數位倫敦」將城市資料分為開放資料(Open Data)、民間企業資料(Private Data)、商業資料(Commercial Data)、感知資料(Sensory Data),及公眾來源資料(crowded-sourced data)等5個類型。此外,蒐集之資料類型及如何使用該等資料,亦為計畫的執行重點之一。 「數位倫敦」之實施計畫(Implementation Plan)分短、中、長期,以近期發布之短、中期的路徑圖而言,大倫敦政府計劃在2年內分 5個階段,從編制資料目錄,建立資料庫聯盟,利用雲端系統建置一能預測並開發、利用新資料來源之資料庫,並以「引用資料,而不複製資料」之原則,持續與公開來源社群及夥伴合作。 「城市資料市集」作為發展大倫敦基礎設施建設之一環,從資料蒐集、過濾檢測、資料庫平台管理、整合平台及服務,進而建立新商業模式,期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,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,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,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。
日本〈塑膠資源循環戰略〉及新發展日本環境省因應海洋垃圾、全球暖化等課題於2019年5月31日發表〈塑膠資源循環戰略〉(プラスチック資源循環戦略),在重點戰略之一的減量(Reduce)方面,提出「塑膠袋收費制」措施,擬於2020年7月1日正式上路,經濟產業省則從同年1月6日開始設置可服務企業與消費者的諮詢窗口,也將與相關主管機關合作,致力於塑膠袋收費制內容之公告說明及自行攜帶購物袋之宣導等減少一次性塑膠製容器包裝及產品的使用,並透過尋找其他替代的容器包裝及產品等方式,達到一次性塑膠排放量在2030年前減少25%之目標。 因此經濟產業省產業構造審議會下的塑膠袋收費制檢討工作小組,及環境省中央環境審議會循環型社會部會下的塑膠袋收費制小委員會,自2019年9月至同年12月間召開4次聯合會議,並經過公眾意見程序後,修正《容器包裝再生利用法》(容器包装リサイクル法)的相關省令,並公布〈塑膠製購物袋收費制實施指導方針〉(プラスチック製買物袋有料化実施ガイドライン),供各零售業者參考,以確保塑膠袋收費制的順利施行。