美國聯邦貿易委員會第一起關於智慧聯網案例之簡介—In the Matter of TrendNet, Inc.
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人，農業ICT（Information and Communication Technology）可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承，例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機，蒐集稻米收穫質量之數據進行分析，實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用，延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面，農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔，宛如藏寶洞前豎立之石門，不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容，且數據無法互換共用，為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合，且能移植成功案例至其他地區，系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台（簡稱WAGRI），可為大喊芝麻開門之鑰，日本於2017年內閣府計畫支持下，由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟，一同建置具備「合作」（打破系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據）三大功能之WAGRI，今年已有實作案例指出，活用WAGRI後，在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
歐盟2019電子政府基準報告歐盟執委會（European Commission, EC）於2019年10月18日發布電子政府基準報告（eGovernment Benchmark 2019: trust in government is increasingly important for people）。電子政府基準是歐盟的年度檢測工具，用以確認公部門中資通訊技術使用狀況，亦是歐盟2016-2020年的重點政策之一：2016年4月，歐盟執委會發布「歐盟e政府四年行動計畫」（EU eGovernment Action Plan 2016-2020），歐盟應致力落實「公共行政現代化」、「跨境數位行動服務」和「加強公部門與公民和企業的數位互動」等三面向。電子政府基準報告即因應此一政策方向而生。 電子政府基準的評測指標有四：以使用者為中心（User centricity）、透明度（Transparency）、跨境移動（Cross-border mobility）、其他關鍵促成因素（Key enablers）。報告中評估2019年總體表現最佳的國家是馬爾他、奧地利等；立陶宛和芬蘭等國則為其次；表現低於平均者則多為東南歐國家。報告中亦提到，現階段公民已十分容易在機關官網上取得所需資訊，但相較於提供給一般公民的服務，機關官網對企業提供之服務通常更加完整及清楚。另外，在推行各項電子政府措施時，公民對政府的信任益發重要。唯有公民信任該機關，包含對機關安全在線服務、個人資料透明度、公共網路安全等的信賴，機關數位化改革才能常態運作。因此，電子政府的發展是建立在人們信任相關數位服務，並與政府交流時更容易知悉並利用該服務。 再觀我國電子化政府之發展，自民國87年至今已進入第五階段。初期致力建設政府骨幹網路和電子認證、90年代持續深化及擴大政府網路應用，並推動10大旗艦計畫實現網路政府主動、分眾、持續及紮根之服務。101年後建構電子化政府之設備、網路和應用服務，發展資訊服務系統整合、全程服務及跨部門協調。近期分別有「第五階段電子化政府計畫-數位政府」和「服務型政府推動計畫」，以資料驅動、公私協力、以民為本之核心理念，透過巨量資料、開放資料和服務個人化等工具，發展跨機關一站式整合服務及打造多元協作環境，落實數位政府服務。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。
日本促進產學合作相關計畫簡介日本在促進產學合作，除了A-step計劃外，亦成立了創新中繼站構築援助事業(Support Program for Forming Innovation Hub)與創新中心(COI)等。 創新中繼站構築援助事業，由JST協助國立研發法人推動改革，以強化法人之效能，並做為大學與企業之中繼站，大學主司研究，企業則負責產業化階段，中間點則由JST與國立研發法人一同合作。JST負責召集人才、評定人才並進行創業援助、技術調查與分析。國立研發法人則提供人才培育及交流所需之資源(例如：機具設備的整修與提供，推動研究開發等等)。 創新中心(COI)則是政府預測未來10年之社會變遷及人口結構，再根據未來社會可能之需要，以建立理想社會為目標，通常進行具有高難度、高風險研發之創新中心。目前日本有18個創新中心分佈全國各地，由國家指定企業與大學共同進行，但是研究負責人只能是大學。