日本擬讓司法機關偵查時利用GPS定位取得位置資訊無須事先告知，僅須取得法院令狀
日本電信事業個人資料保護指針(電気通信事業における個人情報保護に関するガイドライン)自2011年修訂後至今即未有任何改變。然而，隨著現代行動通信軟硬設備技術的進步，智慧型手機中已有許多應用程式可透過GPS衛星定位功能準確獲取使用者之位置資訊，倘若司法機關也能於搜查辦案過程即時取得此定位資訊，將可提高偵查效率並縮短破案時程。
為此，日本總務省擬將原先須事先通知行動設備使用人與獲得法院令狀後，方得利用GPS衛星定位獲取位置資訊之電信事業個人資料保護指針第26條修訂為司法機關取得法院令狀後，即可利用GPS衛星定位獲取行動設備使用人位置訊息。
然此項修訂除將可能造成行動通訊業者營運上的額外負擔之外，亦有侵害設備使用者之個人隱私與個人資料疑慮。因此，為了抑止濫為偵查，法院令狀之發出須有其必要性，搜查機關亦必須向行動通訊業者為必要性之說明。
再者，此項利用GPS衛星定位獲取位置訊息之方式也僅限於使用Android系統設備且將定位功能開啟之使用者，對於使用Apple iOS系統設備之使用者則不但須使用者開啟定位功能，還須經過美商蘋果公司同意方能取得亦是一項難題。
日本總務省已於2015年4月17日發布此項法令修訂訊息並徵詢公眾意見，預計於6月完成修法並公布之。
黃天佑
組長 編譯整理
携帯GPS､｢事前通告なしで捜査利用｣の課題」 http://toyokeizai.net/articles/-/67988 (last visited May 7, 2015)
電気通信事業における個人情報保護に関するガイドライン及び解説の改正案に対する意見募集 http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban08_02000169.html (last visited May 7, 2015)
電気通信事業における個人情報保護に関するガイドライン http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/d_syohi/
telecom_perinfo_guideline_intro.html (last visited May 7, 2015)
美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
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。
印度民航局發布無人機規則草案印度民航局（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。
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