美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案
美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。
曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本國土交通省公布「無人機載運貨物指引2.0」，加快物流無人機應用日本國土交通省（国土交通省）於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0）。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0（法令編）」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0（法令編））係針對涉及之相關法令進行彙整，而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。 本指引首先於第一編指出，在引進物流無人機前，業者應先盤點該地區存在的課題，並確認無人機是否能有效解決該問題，接著嘗試提出具體解決方案，如拉長無人機飛行距離、增加使用次數，或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後，業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾，並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者，著手建立相關服務之運作模式。此外，為順利推動物流無人機服務，還需提高民眾對物流無人機之社會接受度，以獲得當地居民的理解及支持。最後，為確保飛航安全，業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外，亦應制定安全飛行操作手冊，審慎評估起降地點之安全性，並建立一套安全管理系統。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯 論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).