美國《健康保險可攜性及責任法》(HIPAA)係「保護個人電子醫療資訊隱私」的法規。其「受規範對象」(Covered Entity)為:使用電子方式傳送任何醫療資訊的醫療計畫、健康資訊處理機構(Health Care Clearinghouses)或醫療照護提供者。2018年12月14日,美國衛生及公共服務部(下稱:官方)發表〈公眾意見徵詢書:修改HIPAA規則以促進整合醫療照護〉(Request for Information on Modifying HIPAA Rules to Improve Coordinated Care),擬修正方向如下: (一)促進醫療行為、整合醫療照護、專案管理的資料分享 HIPAA原先僅允許受規範機關在醫療行為、支付、營運中揭露受保護健康資訊(PHI)。然而,這並不包含醫療照護或專案管理。官方傾向修法讓醫療照護或專案管理成為允許揭露PHI的情形。同時,也希望修法讓PHI的取得更具時效性,以利於病歷在受規範對象間的流通。 (二)推動親友參與解決當事人鴉片類藥物成癮和精神疾病問題 HIPAA允許受規範對象在特定條件下,向照護者(Caregiver)揭露PHI,包含緊急狀況,也包含嚴重的精神疾病。然而,許多受規範對象因為擔心違反HIPAA,而不願通知當事人的親友。這種狀況相當不利於整合醫療照護和專案管理的發展。目前官方尚未研擬出具體改善方法,希望外界可以提出方案。 (三)會計資料的揭露以存取報告代替 在當事人申請下,受規範對象或其商業夥伴應提供近六年內與PHI相關的會計資料。然而,許多受規範對象的系統無法分離出應提供給當事人的部分,只好提供整份會計資料,因而造成龐大負擔。官方擬修法,只提供當事人「存取報告」(Access Report),該報告會載明誰曾經存取電子紀錄。 (四)隱私權行為通知(Notice of Privacy Practices) 受規範對象在許多狀況下,需取得當事人隱私權行為通知的書面同意書,這次的修法希望可以減少書面同意,以利於受規範對象發展整合醫療照護。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。