歐盟出資贊助開放原始碼研究
歐盟決定斥資 66 萬歐元的經費研究全球的開放原始碼軟體與標準。
歐盟在為期兩年的 FLOSSWorld 專案中，首度贊助的國際性開放原始碼軟體研發與政策發展計畫，先前的 FLOSS 專案主要只著重在歐洲的開放原始碼部分。 FLOSS 即為自由 / 開放原始碼軟體的縮寫 (free/libre/open source) ，藉由本專案，歐盟希望能夠強化歐洲在自由軟體領域的領導力，與增加國際合作夥伴。
FLOSSWorld 召集人 Rishab Aiyer Ghosh 向對外表示，歐盟通常是不贊助國際性專案的。而此次計劃共區分五大區域，而合作的國家包括中國 ( 東亞 ) 、印度與馬來西亞 ( 南亞 ) 、非洲 ( 南非 ) 、東南歐 ( 保加利亞與克羅埃西亞 ) 、中南美洲 ( 阿根廷與巴西 ) 。
研究將專注在三大領域：開放原始碼對於技能發展的影響，以及對經濟與新增職缺的影響；軟體開發的區域差異性；政府與公家單位對使用開放原始碼的態度。 Ghosh 指出 FLOSSWorld 的目標在增加國際層次的合作，增加對其他國家對於開放原始碼的使用與影響的了解程度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
2021年7月13日，美國俄亥俄州（下稱俄州）副州長Jon Husted宣布推出《俄州個人隱私法》（Ohio Personal Privacy Act, OPPA，下稱本法），這是美國近期最新州級別的個人隱私保護法草案，並提出企業可資遵循隱私標準俾該州消費者隱私之保護。 首先，本法草案除賦予該州消費者知悉權、近用權、刪除權外，更賦予資料銷售退出權（right to opt out sales）及不受歧視權（right to discrimination）。並於俄州境內規範三種企業：（一）年營收逾2,500萬美元；（二）單一年度內經手10萬名以上消費者個資；（三）年營收半數源自於個人資料銷售且經手2.5萬名以上消費者個資。 惟所稱企業，排除如：州立機關或機構、受管制之金融機構及其附屬單位、實體或關係組織、高等教育機構等；至所稱消費者個資，則排除如：法規保護之個資（如健康資訊及紀錄、病患辨識資訊、人類受試者之個資及相關資訊、病患安全工作成果、個人信用等）、依法（如駕照法、家事法、醫療法及本法等）所得個資或依法授權得使用於公衛之資訊等。 特別的是，如企業違反本法，消費者並無獨立訴訟權，其執法權專屬州總檢察長。因此，如本法日後通過並施行，無論對俄州企業抑或消費者權益之影響，均有待觀察。
日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部)，為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策，於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会)，邀請政府相關部門及民間專家等關係人士，檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享，以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向，預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標，以釐清哪些資料是應收集之實驗資料，建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中，針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論，並將在未來投資會議中報告檢討結果，其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。
歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》，有助於環境保護與防止噪音危害歐盟航空安全局（European Union Aviation Safety Agency, EASA）於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」（Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category），適用於各式各樣的無人機設計，包括多旋翼機（multicopters）、固定翼航空器（fixed-wing aircraft）、直升機與動力起降航空器（powered-lift aircraft）等。 該指南旨在提供低度與中度風險（Low and Medium Risk）特定類別無人機運行時，具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學（psychoacoustics），即有關人類對於無人機聲音的感知，設計為提供可重複且準確量測噪音，可量測最大起飛重量（Maximum Take-Off Weight, MTOM）小於600公斤的無人機，以落實歐盟環境保護的高度水準，並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別（specific category）包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制（bird control）、測繪服務（mapping services）、空中監視（aerial surveillance）等活動。 此份指南雖不具強制性，亦非無人機認證規範，然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題，各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商，使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時，無人機製造商、營運商或噪音量測組織，亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外，可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA，以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫（online public repository）。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。