歐盟執委會規劃制訂新世代智慧電網規範，及研擬共通性評估要項工具
歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素（Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter）」調查報告，對於各會員國發出問券，調查對於建設智慧讀表（智慧電網SmartGrid系統首要基礎）之經濟評估要項，藉此瞭解各國於推動建立，所考量之優先因素及差異性，並藉此彙整出「成本效益評估項目（Cost Benefit Assessments , CBAs)」，建立歐盟層級之共通性功能要項，以利後續其他會員國援用導入之政策工具。
以及，歐盟執委會所屬聯合研究中心（Joint Research Centre , JRC），於去（2011）年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢（Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU）」研究報告，指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫，總經費達5.5兆歐元以上，並設立展示（Showcases）網站，供外界瞭解推動進度；此研究報告並指出，要健全智慧電網發展，除了大規模投入經費資源建設外，更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視；該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範，因為於現有管制規範下，常導向各國推動實務，多僅強調可降低系統運作支出成本，而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展，於現有監管模式（Current Regulatory Models）下，縱使眾多投資於智慧電網，亦無法出現突破性發展。該報告並倡議，新世代管理規範，至少應建立服務平台運作原則及遵守規範，並導引效益之公平分享。
此外，歐盟執委會於去（2011）年4月間，關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題，亦曾發布「智慧電網創新發展（Smart Grids: From Innovation to Deployment）」政策文件，其中明列發展智慧電網，首要應重視資料隱私及安全性議題（Addressing data privacy and security issues），亦必須建立共通性標準（Developing common European Smart Grids standards），及提供優惠政策措施，並且應確保消費者資料接取（Access）權利，保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
European Commission，2011年07月07日， http://ec.europa.eu/dgs/jrc/downloads/jrc_20110707_newsrelease_smart_grids.pdf，最後瀏覽日：2012年02月15日
Smart Grids: From Innovation to Deployment，2011年04月12日，http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:52011DC0202:EN:HTML:NOT，最後瀏覽日：2012年02月15日
Smart Grid projects in Europe（JRC Smart Grid Showcases），2011年07月07日，http://ses.jrc.ec.europa.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=93&Itemid=137，最後瀏覽日：2012年02月15日
世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
OECD啟動全球首創的《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》2025年2月7日，經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development，OECD）正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》（Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems，簡稱G7AI風險報告框架）。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》（Hiroshima Process International Code of Conduct）的11項行動，促進開發先進人工智慧系統（Advanced AI Systems）的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法，使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動，並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言，該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計，對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動，提出七個核心關注面向，具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施： 1. 組織如何進行AI風險識別與評估； 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全； 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告； 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架； 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制； 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險； 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》，OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台，鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台（https://transparency.oecd.ai/），目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告，以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告，然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性（Accountability）的日益關注，G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化，預做合規準備。
澳洲擴大對中小企業之政府採購競爭機會聯邦採購規則（Commonwealth Procurement Rules）為澳洲財政部（Australia Government Department Of Finance）依公共治理、績效及課責法（Public Governance, Performance and Accountability Act 2013）授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則，並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外，另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施，同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭，新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會，並以符合最佳性價比之原則考量下列事項： 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益； 二、 中小企業參與競標之障礙，如投標之資金成本； 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻； 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益，包含在合適之情況下，將大型專案拆分為數項小型專案。 此外，新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分，超過澳幣10億元之採購契約，採購總金額中至少25%應係向中小企業採購，較修正前提高5%；超過澳幣2,000萬元之採購契約，採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購，較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻，因此提高中小企業之採購比例，預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為： 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準； 2. 「評估」風險的可能性與危害程度； 3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害； 4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。 其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。