跨平台應用程式的開發探討－以資料流動因應措施為中心
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
因應知識經濟社會 日本推動司法改革鑑於社會態度轉變與經濟面的需求，特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜，日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團，以借助其專長規劃並解決相關問題，以至法律專業人才需求更甚於以往。為此，日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策，大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門，以便有足夠的律師、檢察官與法官，能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口，日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上，在 2018 年以前增至五萬人。同時，重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度，以減輕法官負擔。在政府鼓勵下，日本第一所美式法學院於 2004 年成立，現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面，而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試，只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年，總統府人權諮詢小組在討論人權問題時，亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革，因而研議全盤改革相關制度；行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中，亦研擬自去（ 94 ）年開始推動法律專業學院制度。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
美國《國際緊急經濟權力法》（IEEPA）美國《國際緊急經濟權力法》（International Emergency Economic Powers Act, 50 U.S.C. §1701-1708，下稱IEEPA）是美國總統針對國際經濟局勢，進行多種經濟交易相關限制之法源依據─只要外來任何威脅造成美國家安全、外交政策或者經濟出現隱憂，美國總統即可按IEEPA依職權調查、管制或限制「任何與特定國家的外國匯兌交易、透過金融機構進行任何涉及該國利益的信貸移轉或支付、輸入或輸出外幣或證券；亦可凍結與特定國家或該國人民有關的財產權」。1979年，卡特總統（Jimmy Carter）援引IEEPA因應伊朗人質危機（Iran Hostage Crisis），係迄今最長時間的經濟制裁（sanction）；2001年的911空襲事件之後，美國國會大幅擴張IEEPA，同時制裁阿富汗（Blocking Property and Prohibiting Transactions with the Taliban）。近期的中美貿易戰中，IEEPA亦扮演重要角色。舉例而言，2019年5月15日，美國總統川普（Donald Trump）即以IEEPA發布〈行政命令：保護資通訊技術及服務之供應鏈〉（Executive Order on Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain），並於翌日將華為及其遍布26國的68間子公司列入《出口管制規則》（Export Administration Regulations, EAR）之管制名單。 美國憲法起草時，並無談及緊急權力（emergency powers）之概念，所以在過去的兩個世紀，美國總統僅能個案處理（ad hoc）緊急狀況，國會再後續追認。20世紀以降，美國開始出現緊急權力模式─透過國會立法，將原應由國會代表人民行使的權力(delegated powers）授予總統在緊急狀況下直接行使。復有1976年的《國家緊急法》（National Emergencies Act，下稱NEA），而1977年通過的IEEPA即是依NEA為法源所設。當美國總統行使IEEPA，必須遵守NEA：立即向國會發送緊急命令公告，並且將之發布於聯邦公報（Federal Register），總統亦須闡明其發布該緊急命令所援引之法源依據。《國際緊急經濟權力法》中，公權力對於私經濟的介入，則可溯及第一次世界大戰末期的《1917年對敵貿易法》（Trading with the Enemy Act of 1917），當時出現始料未及的經濟動員（economic mobilization）與制裁。