MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟
今年 2 月，著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外，並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關，但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索，最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?， MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了，當你為著作權侵害行為時，網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」
儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名，但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加，例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ，網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶，使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意，因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊，這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
美國總統簽署《安全可信通訊網路法》美國總統於2020年3月12日簽署《安全可信通訊網路法》（Secure and Trusted Communications Networks Act），以保護國內的通訊網路以及5G技術之安全。本次立法之目的，主要圍繞三個面向，包括：安全及可靠的網路（Reliable and safe networks）、保護重要利益（Protecting vital interests）以及確保美國未來的安全（Securing America’s future）。 由於國家安全取決於高速與可靠的通訊網路，若使用由無法信賴之供應商建置的電信設施，將威脅到國內網路安全。因此，本法要求聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）應於本法施行一年內於其網站內公布造成國家安全威脅之法人名單，並禁止由名單上之法人建置美國國內關鍵之電信設施。另外，本法亦禁止使用聯邦經費向造成國家安全威脅之法人購買或租借電信設備，並以安全可信之通訊網路補償計畫（Secure and Trusted Communications Networks Reimbursement Program）作為因拆除與更換既有造成國家安全威脅之電信設備之補償機制，聯邦通訊委員會亦將與先進通訊服務供應者（provider of Advanced Communication service）合作，協助該補償計畫之進行。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件，提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」（AI戦略会議），並公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理）。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益，考量生成式AI甫問世，社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮，內閣府遂以生成式AI為核心，延續先前已公布之「AI戰略2022」（AI 戦略 2022）、「以人為中心的AI社會原則」（人間中心の AI 社会原則），以「G7廣島峰會」（G7広島サミット）所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標，提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點，供政府有關部門參考之同時，並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論： 一、風險因應：AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引；政府則應針對風險應對框架進行檢討，對於已知的風險，應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理，假如現有法制等無法完全因應這些風險，則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等，就能針對使用目的選擇適合的AI，也較易因應發生之問題，並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此，本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊，政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討，並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發：本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上，找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法，並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式，以培養民眾AI相關技能與素養，藉以更進一步建構AI應用與開發之框架，如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。