英國「文化、媒體及體育部」(Department for Culture, Media and Sport,DCMS)於2010年10月14日宣布關於19個公共部門的改革或廢除的政策,目的在增加政府公共服務的透明度與負責度。這些政策也包含針對電信管制機關Ofcom的改革方案。
針對Ofcom擬議的改革如下:修訂Ofcom每五年檢討公共廣播服務的責任,改由部長決定檢討的時機與範圍。允許Ofcom能有彈性的改變其機關結構,但須經過部長批准。廢除Ofcom促進訓練發展機會與提供公平機會的責任。改變Ofcom對區域頻道Channel 32網路安排之檢討,由年度檢討轉變為保留由Ofcom評估是否需要檢討。修訂Ofcom每三年審查媒體所有權的責任,回歸由部長決定是否檢討。取消對公共廣播服務者需提供年度節目規劃政策資訊的要求。修訂Ofcom對於Channel 3 與Channel 5的執照控制權變更的自動審查責任。允許Ofcom向ITU收取衛星申請費用。而在政府組織改革中,也計畫將郵政主管機關Postcomm合併至Ofcom,並隨之修訂其義務與權限。由這些改革方案來看,主要的作用在於修正或限制部分Ofcom的責任,以將政策制訂的權限回歸DCMS部長,減少不必要的花費與提高行政效率,後續效應值得觀察。
美國政府在2015年9月14日發布,將投入超過1.6億美元(約台幣50億元)於新的「智慧城市計畫」(Smart Cities Initiative)。透過中央政府的研究,以及全美國超過二十個城市的合作,來共同著手城市主要面臨的問題,包含:減緩交通阻塞、對抗犯罪問題、促進經濟成長、對於氣候變遷影響的管理、改善城市服務的遞送問題等。此戰略主要有四個策略方案:(一)創造「智慧聯網」應用的試驗平台,並發展新的多部門合作模式;(二)致力於城市科技相關的活動,並打造城市之間的合作;(三)善用現有的中央政府資源;(四)追求國際間合作。 而在十月份,美國白宮公佈由國家經濟委員會(National Economic Council)與國家科學與技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy)共同完成的「美國創新戰略」(A Strategy for American Innovation)中,明確地指出美國國家的突破重點領域為:解決國家及全球性的挑戰(Tackling Grand Challenges)、精密醫療、健康照護、先進的運輸工具、智慧城市、乾淨能源與能源效率、教育科技等面向。此戰略報告係延續美國白宮於2011年,由相同組織單位所完成的「美國創新戰略-確保經濟發展與繁榮」(A Strategy for American Innovation – Securing Our Economic Growth and Prosperity),其中列舉出國家的目標政策為:能源改革、生物科技、太空探索、醫療健康與教育科技。相較下,十月份甫公佈的美國「創新戰略」則更明確的將「智慧城市」之發展設為重點政策。 美國政府將投入協助芝加哥(Chicago)「科技計畫」(Tech Plan)中的子計畫-「城市感測器專案」(Array of Things, AoT),發展當地下一代智慧聯網的基礎設施,包括運用內建Wi-Fi的感測器裝置路燈,使其能夠有照明的基本功能外,還能蒐集諸如人潮流量、天氣、濕度、空氣品質、亮度、聲音大小等數據。 在此戰略推動之下,美國主要之智慧城市發展的實例,如匹茲堡(Pittsburgh)的前導計畫(pilot project),係藉由交通網絡之間的交通號誌整合,得以優化地區性的交通吞吐量,讓平均降低將近百分之二十五的交通時間。另外,在肯塔基州(Kentucky)的最大城市-路易斯維爾(Louisville),利用具有感測功能之哮喘吸入器所蒐集的資料,統整出哮喘發生的「熱點」,以及空氣品質等級等其他環境因素,作為該州政府政策制定參考依據。
新德國包裝法簡介為有效降低包裝廢棄物對環境造成的汙染及不利影響,使製造商履行其B2C(business to customer)產品責任,德國以新的包裝法(Packaging Act, VerpackG)取代現行的規範(Packaging Ordinance,VerpackV),並已於2019年1月1日生效。 新包裝法VerpackG不同於VerpackV之處,在於除要求業者須加入原有的回收系統外,另授權Zentrale Stelle(Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister,ZSVR)基金會作為新包裝法強制登記制度的執行單位,規範欲在德國銷售產品包裝之所有實體或網路製造商及零售商,有義務於ZSVR的數據資料庫”LUCID”註冊,才能在德國地區進行銷售,並且為全面提升透明度,乃規範於LUCID註冊之商家資訊皆屬可供大眾公開查詢。 依VerpackG規定,於2019年1月1日起未為註冊的商家,其包裝商品不能在德國上市,否則恐將臨100,000歐元之罰款;另未加入回收系統之商家,恐面臨200,000歐元之罰款。而除須註冊與回收系統的加入外,製造商及零售商尚須將以下之包裝相關資訊提供給ZSVR做比對: (一)註冊號碼(商家於資料庫註冊時,由ZSVR所提供之註冊號碼) (二)包裝材料及容積 (三)製造商履行生產者延伸責任(Extended Producer Responsibility)簽訂的包裝方案名稱 (四)與回收公司或回收系統間簽訂之契約期限 資料來源:自行繪製 圖 德國包裝法實施步驟
澳洲政府考量開放民事訴訟領域查閱網路服務商所保存之通訊資料澳洲政府於2014年推動電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案(Telecommunications (Interception and Access)Amendment (Data Retention) Bill 2014),增訂資料保存規範,其目的在於打擊重大犯罪、恐怖主義、國際組織犯罪等,其措施為要求國內網路服務商須保留用戶之通訊資料,並保存期間至少2年,對此,當時情報及保安事務議會聯合委員會(下稱委員會)於評估該修正案時,卻發現一項爭議問題,即民事訴訟當事人亦得查閱通訊資料,但資料保存行為之正當性乃立基於維護國家安全,實與民事訴訟制度意義相悖,故委員會提出應排除民事訴訟領域得以查閱通訊資料之建議。 澳洲政府對於委員會所提出之建議採取全盤接受之態度,進而重新修訂2014年電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案,且併同修正刪除1997年電信法令第280條,有關得以民事訴訟傳票或命令,向網路服務商查閱其所保存之通訊資料;至於網路服務商之通訊資料保存義務方面,仍須依1979年電信(監察及查閱)法為之。前述修正於2017年4月13日生效。 然而,澳洲政府方面時至今日卻有態度轉變之趨勢,起因於通訊部長與檢察總長於2016年12月20日公告,其認為資料保存措施對於特定類型之民事訴訟並非沒有實益,如:維護智慧財產權事件、家庭事件(如:離婚)或勞工權益事件(如:公司起訴勞工)等,故應視類型或個案情形予以開放查閱;因此,主管機關提出三項問題向社會大眾徵求意見:1、民事訴訟當事人在何種情形下可查閱通訊資料;2、倘若民事訴訟當事人不得查閱通訊資料者,對於民事訴訟會產生何種影響;3、是否有特定之民事訴訟類型,是排除1997年電信法第280條(1B)不適用。 實際觀察澳洲政府所推動之該項公告,在其國內爭議相當大,不僅該項公告已臨近前述修正生效日,且開放民事訴訟當事人得以查閱通訊資料之正當性疑慮仍未解除,甚且,亦與近期國際上國家安全與人民隱私權保障間之衝突日趨顯著,如:英國之調查權力法案(Investigatory Powers Act. 2016)不無關聯,因此,澳洲政府是否願意在社會輿論反對聲浪中,仍維持該項公告修正意向,值得後續觀察。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。