日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」
日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現，目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革，而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響，公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此，經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」，以公私協力的方式共同策定未來產業願景。
該會議的具體檢討事項包括：
1. 具體變革狀況檢視：IoT、Big Data、人工智慧等技術，究竟會對產業構造、就業結構，以及經濟社會系統具體產生如何的改變。
2. 變革之影響：上述的變化可能創造機會，亦會產生風險。因此，於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰，是否有可能克服相關限制，亦為應關注的焦點。
3. 把握國際上的動向：上述的機會及風險，各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。
4. 日本政府具體之特定處方籤：於上述背景下，日本政府及民間企業，應提出個別之戰略及對應方法。
綜上所述，公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」，最後提出2030年「新產業構造願景（新産業構造ビジョン）」，對將來經濟社會系統進行預測。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
英國衛生部（Department of Health and Social Care）於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則（Code on genetic testing and insurance－A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance），該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定，旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」（Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance）文件，並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。 準則中列出八項承諾，此八項承諾為ABI代表其成員議定： 承諾一：保險業者（Insurers）會公平對待要保人（applicants）。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測；若要保人已進行預測性基因檢測，保險業者亦不會對其作出差別待遇，除非有如下之情況。 承諾二：列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單，保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果： 人壽保險－500,000英鎊 /人。 重大疾病險－300,000英鎊 /人。 收入保障險－30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症（Huntington’s disease）之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三：保險業者不會要求要保人提供： 要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人（如要保人或被保險人血親）之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四：若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果，亦不會針對該結果制定過於苛刻（disproportionate）的條款或條件。 承諾五：保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息，以說明： 根據本準則，要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果，保險決策將如何被影響。 承諾六：若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果，保險業者可考量要保人之利益調整保單內容；若檢測結果對要保人不利，除非符合承諾二之情形，否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將： 每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊，建立投訴程序（complaints procedure）。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人（Nominate Genetics Underwriter, NGU），負責與遺傳資訊（genetic information）及遵守本準則相關之事項，且NGU之人數應與業務規模成比例。
美國運動穿戴式裝置製造商之爭：Jawbone與Fitbits的智財爭訟今年十一月初，美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴，主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場，違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商，雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月，當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時，Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工，並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後，Jawbone又控告Fitbits專利侵權，並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction)，禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊，控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月，美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後，Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由，針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴，再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中，Jawbone表示：「Fitbits蓄意濫用專利，目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明，Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟，以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置，運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場，因此仍有相當多的發展性。然而，許多大廠相繼進入這個領域，也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
聯合國教科文組織發布《人工智慧倫理建議書》草案聯合國教科文組織於2020年9月發布《人工智慧倫理建議書》草案（First Draft Of The Recommendation On The Ethics Of Artificial Intelligence）（下稱建議書），以全球性的視野與觀點出發，為第一份全球性關於人工智慧倫理的建議書，試圖對人工智慧倫理作出框架性規定，對照其他區域性組織或個別國家人工智慧倫理準則或原則，著重之處稍有差異。該建議書係由組織總幹事Audrey Azoulay於2020年3月任命24位在人工智慧倫理學方面之跨領域專家，組成專家小組（AD HOC EXPERT GROUP, AHEG），以《建議書》的形式起草全球標準文書。 其主要內容提到六大價值觀：（一）人性尊嚴（Human dignity）、(二）基本人權和自由（Human rights and fundamental freedoms）、（三）不遺漏任何人（Leaving no one behind）、（四）和諧共生（Living in harmony）、（五）可信賴（Trustworthiness）、（六）環境保護（Protection of the Environment）。其中尤值關注處在於，建議書除強調人工智慧的技術、資料及研究需要進行全球範圍的共享外，相當重視世界上所有的國家及地區在人工智慧領域是否能均衡發展。特別在六大價值觀中提出「不遺漏任何人」觀點，也同時呼應了聯合國永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）的倡議。在人工智慧技術發展過程中，開發中國家（global south）及相對弱勢的群體是相當容易被忽略的。人工智慧蓬勃發展的時代，若某些群體或個體成為技術弱勢者，不僅在技術發展上有落差，更可能使人工智慧系統容易產生歧視、偏見、資訊和知識鴻溝，其後更將導致全球不平等問題的挑戰。 由專家小組起草的建議書草案已於2020年9月提交給聯合國成員國，作為對建議書的初步報告。該報告將提供給各會員國，並同步提交給預定於2021年召開的政府專家委員會，最後預計於2021年底的提交聯合國教科文組織大會。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。