中華人民共和國發布「電子認證服務管理辦法」
Google近期宣布更新廣告政策，以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」（California Consumer Privacy Act, CCPA），要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點)：年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者，允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。 Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告，個人化廣告，係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者，廣告商有時花費高達10倍價錢置入，惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告，從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。 依Google新合規條款，透過Google工具（如AdSense和Ad Manager）銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改，廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售，該合規條款除於線上發布外，並已通知予各廣告商。 Google表示，當觸發「限制數據處理」時，廣告將僅基於一般數據，例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等；此外，Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
中國衛生部發布「抗菌藥物臨床應用管理辦法」長久以來，中國民眾對於抗菌藥物（如抗生素等）存有高度的依賴性，造就了國內規模龐大的抗菌藥物市場，依據中國衛生部統計，中國民眾對抗菌藥物的人均消費額幾乎是美國民眾的10倍。對此，世界衛生組織早於2011年4月7日便正式提出警告與呼籲，若中國未能控制抗菌藥物濫用的情況，很快將面臨「無藥可用」的窘境，並演變為全球人類的災難。 為扭轉前述抗菌藥物濫用狀況，中國衛生部於2012年4月24日正式發布了「抗菌藥物臨床應用管理辦法」(以下稱管理辦法)，分別對於抗菌藥物的使用及醫療院所之管理制度作了如下的完整規範： 1. 對抗菌藥物採分級管理制，分為「非限制使用級」、「限制使用級」及「特殊使用級」三類，並要求醫療院所依此分類，擬定「抗菌藥物供應目錄」，凡具有同一通用名稱者，其注射型和口服型各不得超過兩種、具有相似或相同藥理學特徵的藥物亦不得重複列入。 2. 依上述分級對抗菌藥物作臨床使用管理：「限制使用級」者，只有當發生嚴重感染、免疫功能下降合併感染，或病菌只對限制級藥物有反應時，才允許使用；「特殊使用級」者，非經醫療院所內設置的「抗菌藥物管理工作機構」同意，不得使用；惟若係為搶救生命垂危的病患或其他緊急情況下，可以越級使用，但須於24小時內補行程序。 3. 各院所必須設置「抗菌藥物管理工作機構」或專責人員，負責制定抗菌藥物管理制度、擬定「抗菌藥物供應目錄」，並建立細菌抗藥預警制度。 管理辦法將於2012年8月起正式施行，一般預料將有助於改善中國抗菌藥物濫用的現象，然用藥限制也必定衝擊現今許多對抗菌藥物產品銷售已存有高度依賴性的企業；相反地，由於管理辦法中明文將「具有抗菌作用的中醫製劑」排除於管制範圍外，或許將促成抗菌中醫藥品的發展契機，而值得持續觀察之。
保護、分級與言論（下） 日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）