印度民航局(Directorate General of Civil Aviation,以下簡稱DGCA)在禁止公眾使用無人機多年後,終於在2017年11月1日發布無人機使用規則(草案),並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示,草案將於接下來的30日內,與所有利益相關者進行交流,一旦協商完成,將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範,包含商業用途無人機。 根據規則草案,無人機依照最大起飛重量將其分為五類,分別為: 奈米(nano)無人機:重量小於250克; 微型(micro)無人機:重量在250克和2公斤之間; 迷你無人機(mini):重量介於2公斤至25公斤; 小型無人機:重量25公斤至150公斤; 大型無人機:重量150公斤以上。 除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機,所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼(Unique Identification Number)。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證(Unmanned Aircraft Operator Permit),任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲,且需受過規定的培訓。 另,基於安全考量,草案規定禁止飛行無人機之區域,例如:機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台(如:汽車、飛機或輪船)、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域(eco-sensitive areas)等,違規者將依印度刑法之規定起訴。
日本內閣通過AI研發及活用推進法草案日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案,以下簡稱日本AI法),旨在兼顧促進創新及風險管理,打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下: 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務:為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則,同法第4至第9條規定,中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策,研發法人或其他進行AI相關研發之機構(以下簡稱研究機構)、提供AI產品或服務之業者(以下簡稱AI業者)及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能:依據日本AI法第15條及第17至第28條規定,日本內閣下應設置「AI戰略本部」,由首相擔任本部長,負責制定及推動AI基本計畫,統籌推動AI技術開發與應用相關政策,並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制:為有效掌握AI開發、提供及應用狀況,防止AI應用侵害民眾權益,日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢,並得基於上述結果,對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。
歐盟發布與食品接觸的容器材料安全評估規則歐盟食品安全局(European Food Safety Authority, EFSA)於2009年5月29日發布歐盟第450/2009號規則(Regulation EC No. 450/2009),內容為評估與食品接觸的包裝容器之「活性材料」(active material)或「智慧型材料」(intelligence material),其活性與智慧型功能物質之使用安全性。此號規則規定了進行活性或智慧型材料物質的安全評估相關的行政管理,及申請所需提出的科技數據與資訊內容。 歐盟第450/2009號規則是一項落實第1935/2004號規則中,有關食品安全的具體規則。第450/2009號規則要求食品容器中的「活性材料」與「智慧型材料」,必須經過EFSA的安全評估測試。 歐盟於2004年10月通過第1935/2004號規則(Regulation EC No. 1935/2004),首次公佈活性材料與智慧型材料的定義。「活性材料」係指為增加食物保存期限或維持及改善情況,食品容器材料會自動釋放某些物質在食品中以延長期限。「智慧型材料」則指能顯示食物狀況或在包裝上顯示出周圍環境狀態,例如在食品包裝上,結合溫度顯示材料,指出裝運過程中的溫度狀態。 而第450/2009號規則,則是進一步落實規範。在安全評估測試中,EFSA對於申請者提出的容器材料物質,進行風險測試後,將給予申請者得以使用的物質清單。若有食品容器材料的物質經測試後發現,其活性或智慧型功能的物質,與食品容器材料中的其他物質產生交互作用,EFSA可能將限制使用此類物質於食物容器材料中,以確保容器材料之安全性。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。