何謂「企業實證特例制度」?
企業實證特例制度規定於日本產業競爭力強化法第8條、第10條、第14條及第15條，在企業或任何事業團體有進行新事業活動(引進新商品或服務之開發或生產、新商品或服務之導入)之需要時，若現行法規上有滯礙難行之處，則可提出創設新規制措施之申請，藉以排除某些法令之限制，使新事業活動得以進行。
企業實證特例制度分為兩階段，首先由欲實施新事業活動者向事業主管機關提出申請，而事業主管機關將會與法規主管機關討論後，在安全性得到確保之情形下，由事業主管機關同意創設新規制措施。第二階段則需提出新事業活動計畫申請核准，經核准後便得在一定期間內於一定地區進行新事業活動。
新事業活動計畫備核准後，事業團體得進行新事業之活動，其需於各事業年度終了後3個月內向事業主管機關提出報告，就新事業活動之進行情形(包含新事業活動目標達成程度、新特例措施施形狀況、法規所要求之安全性目的之確保措施…等事項)為報告。法規主管機關亦會綜合新事業活動之施形狀況、國外相關法制情形以及技術進步等等情形，決定是否進行修法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
2014年6月26日歐盟執委會提出電信網路層級服務協議標準化指導原則(Cloud Service Level Agreement Standardisation Guidelines)。網路服務提供業者通常會與消費者簽訂契約，內容約定有服務之等級，稱之為電信服務層級契約(SLAs)，在雲端運算服務中，通常橫跨不同的管轄領域，適用的法律要件亦產生變化，而在雲端部分所儲存的個人資料保護部分尤其重要。不同的雲端服務與模式所需要的協議約定亦不同，這些都增加訂定的複雜性。 指導原則之提出將幫助專業的雲端服務業者在契約訂定時應該注意的內容，其中主要相關項目包括： 1.雲端服務的可利用性與真實性 2.從雲端服務提供業者中可取得服務的品質 3.安全層級 4.在雲端中如何妥善管理資料 指導原則首先明定原則，以做為雲端運算服務契約之參考。並同時針對不同的名詞定義解是，亦針對不同的契約與法律議題說明，包括業者在依據所訂定的契約中處理個人資料時，應符合歐盟資料保護之規範。 在指導原則提出之後，執委會將與雲端使用者，特別是一些小型企業進行檢視，後續並朝向通過國際ISO之認證。
簡介美國700MHz頻段之使用規劃 美國FTC表示 將檢視網路中立性此一議題美國聯邦交易委員會主席 Deborah Platt Majoras 於日前一場會議中表示， FTC 將成立網路接取工作小組 (Internet Access Task Force) ，負責檢視因科技發展所引發的議題以及法規的發展方向。除此之外，此一工作小組亦將針對近期來爭議不斷的網路中立性 (Net Neutrality) 進行檢視。 Majoras 表示對於是否立法規範網路，宜謹慎加以考量之，因為法規的影響深遠且長久。在缺乏明顯的證據證明市場失靈或消費者有受到損害的情況下，主管機關不宜採取任何法制措施規範市場參與者的行為。對於任何網路中立性或相類似的立法，宜考量其對於現有寬頻平台及市場環境的影響，以及此等立法對於產業未來創新與投資的影響。而關於網路中立性 (Net Neutrality) 之立法需求及細節，將由網路接取工作小組負責檢視之，其後續發展有待未來更進一步的觀察。
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。