巴西政府於2015年1月28日公布個人資料保護法草案(Regulation Of The Brazilian Internet Act And Bill Of Law On Personal Data Protection),該草案適用於個人和通過自動化方式處理個人資料的公司,惟前提是(1)處理行為發生在巴西或(2)蒐集個人資料行為發生在巴西。該草案將強加規範企業處理其在巴西的個人資料,包括資料保護義務和要求:
一、企業必須使資料當事人能夠自由的、直接的,具體的使當事人知悉並取得人同意以處理個人資料。
二、除了在有限的例外情況下,禁止處理敏感個人資料。例如資料當事人已被告知處理敏感個人資料的相關風險,並有具體的同意。敏感的個人資料包括,種族和民族淵源,宗教,哲學或道德信仰,政治觀點,健康和性取向資料,以及遺傳數據。
三、資料外洩時有義務立即報告主管機關。
四、當個人資料是不完整,不準確或已經過期時,允許資料當事人查詢他們的個人資料並更正之。
五、不得提供個人資料給資料保護水平不相似的國家。
六、有義務依比例原則採取安全保障措施以處理個人數據,防止未經授權的訪問,破壞,丟失,篡改,通訊或傳播資料。
所謂「身分」(Identity)是「特徵」(characteristics)或「屬性」(attributes)的組合,可讓個人在特定環境中與其他人區分開來,以證明自己的身分,例如出生日期和地點、臉部圖像等。澳洲政府有鑑於數位經濟的快速成長,線上身分驗證比實體身分驗證更為頻繁,促使犯罪人竊取和濫用身分資訊與資格證明(credentials),使得越來越多人面臨網路犯罪和詐欺的風險,澳洲在2021年時更因為身分竊盜事件橫行,造成超過18億美元的經濟損失。 為此,澳洲資料和數位部長會議(Data and Digital Ministers Meeting, DDMM)於2023年6月23日發布「國家身分韌性戰略」(National Strategy for Identity Resilience),以取代2012年國家身分安全戰略(National Identity Security Strategy),宣示澳洲政府加強身分基礎設施和對身分竊盜的韌性與復原力,推動澳洲各州、領地(territory)和聯邦(Commonwealth)採用全國一致的身分韌性方法,使得個人身分難以被竊取,縱然不幸遭竊取,受害人亦能夠輕易自身分犯罪中恢復身分。 該戰略由十項原則組成,包含:(1)無縫接軌的聯邦、州和領地數位身分系統;(2)具包容性的身分辨識機制;(3)個人與公私部門都有各自角色;(4)制定國家實體與數位資格證明標準;(5)建立生物辨識和經同意的身分驗證;(6)便利個人跨機構更新身分資訊;(7)更少的資料蒐集與保存;(8)明確的資料分享協議;(9)資格證明的一致撤銷和重新簽發;(10)明確的問責與責任。搭配短、中、長期的實施規畫,循序漸進地加強與一制化澳洲跨司法管轄區的身分安全管理機制。
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。
美國推動創新研究獎勵方案,鼓勵中小企業投入潔淨能源研發美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算,獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分,而且必須合於美國聯邦法規(13 CFR 121)中對於小型企業的規範,另外,美國小型企業管理局(U.S. Small Business Administration,SBA)對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準,依照不同的行業別,就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分,在美國政府採購契約發包的程序上極為重要,因為他們確保,為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準,而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫(Small Business Innovation Research ,SBIR)與小型企業技術移轉計畫(Small Business Technology Transfer ,STTR)上。 能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業,增加美國就業機會政策的一部分,計畫內容在於,給予每個小型企業最高15萬美元的補助金,只要企業的業務致力於發展創新能源技術,製造新的工作機會,以提高美國在世界的經濟競爭力,這些獲選企業在未來兩年內,可以參加第二階段的競賽,並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金,目前已有67個小型企業,總共75項創新研究計畫,包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作,這些獲選的小型企業遍佈全美各州。 美國政府認為,小型企業為其經濟體的主幹,提供全美二分之一的工作機會,並且在國內持續製造三分之二的新就業機會,重要的是,這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴,保護美國的環境,降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色, 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中,持續支持科學卓越和技術創新,以達強化國家經濟的目標。