美國國防授權法案擴大告發者保護範圍透過外部監督有效遏止不法行為
自2013年7月1日起，2013年國防授權法（2013 National Defense Authorization Act，NDAA）新規定生效，使得聯邦政府採購案件對告發不法行為者（whistleblower）的保護，由承包商的雇員擴及於分包商的雇員，在此之前，如果分包商的員工向政府直接告發不法行為時，絲毫沒有法律可以用於對抗雇主可能採取的報復措施。
2013 NDAA業於1月份經美國總統簽署，期中除新增對於分包商雇員保護外，該法案也擴張了主包商員工的保護範圍。新法之下，主包商員工如向其公司內部之主管告發不法行為，一樣可以受到法律對告發者的保護，強化了現行法下只有直接對政府申訴者始能得到法律保護。
根據2013 NDAA第828節之規定，承包商、分包商之雇員，都不能被解雇、降級或其他歧視行為以作為揭發行為之報復。當這些雇員合理認為有關於聯邦契約的管理不善、聯邦經費的浪費、或濫用聯邦契約授與之權力等行為，而可能造成潛在的或特定的對公共健康或安全之危害時，或違反聯邦契約行為有關法律或法規時，而向國會議員、稽查總長、政府課責辦公室（The Government Accountability Office）、聯邦契約管理人員、司法部人員、法院或陪審團、承包商或次包商負責調查不法之人員等提供資訊時。法規也明訂，條文中所謂報復，包括該等人員即使是受到行政機關人員在法定權限內的的正式要求而提供資訊時亦然。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳世傑
組長 編譯整理
National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2013, H.R. 4310, 112th Cong.(2013), http://www.govtrack.us/congress/bills/112/hr4310/text (last visited Jul. 3, 2013).
Dietrich Knauth, Federal Subcontractors Gain New Whistleblower Protections, Law 360 database.
美國杜邦公司歷經十餘年研究，利用萃取玉米中的葡萄糖為原料，取代以石化製程而研發出紡織用的SORONA生物基聚合物，並取得二十七項專利。以此方法生產的SORONA，除了可降低對石油的依賴，對於全球溫室效應及環境保護將有重大的影響。 位在田納西州首座生化PDO（丙二醇，是生產高分子聚合物的主要原料，可用於製造塑膠、衣物紡織品或其他產品 ）明年三月正式投入生產後，將前進亞洲設置第二座PDO廠，並尋求替代玉米的新再生能源。而正式量產後，將供應台灣遠東紡織及大陸廈門翔鷺紡織等十家大廠使用。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
產業創新與管制革新－日本國家戰略特區制度等之啟示