英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理
英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議：
（一）關於人工智慧及應用界定與發展
人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。
（二）未來對社會及政府利益及衝擊
人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。
目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。
在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。
（三）關於相關道德及法律風險管理課題
人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考：
(1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。
(2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。
有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。
針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。
人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
Government Office for Science, Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making, available at, https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf (last visited Dec. 13, 2016)
Government Office for Science, Artificial intelligence: an overview for policy-makers, available at, https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-an-overview-for-policy-makers (last visited Dec. 13, 2016)
美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2017年1月12日宣布其不再依其審查後試行程序(Post-Prosecution Pilot Program, P3 Program)受理新的案件。該程序係用以使發明人在專利申請程序受到駁回以後得提出更多回饋意見，以期減少上訴至專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之數量。 該程序係在2016年7月11日公布施行，在該程序中，申請人在最終駁回做成後兩個月內得請求召開聽證；申請人得對審查員進行20分鐘內之口頭簡報。簡報進行完畢以後，申請人即被排除於會議之外，審查委員之裁決將會以書面之形式通知申請人。 在P3程序創設以前，專利申請被駁回的發明人得採取上訴前先期審查會議試行計畫(Pre-Appeal Brief Conference Pilot Program)或是最終審議後試行程序2.0(After Final Consideration Pilot 2.0, AFCP2.0)的方式提出明顯錯誤的爭執或是申請內容的修改，但這兩種申訴方式並無法讓申請人取得直接向專利審查員進行簡報的機會。 在2016年7月11日公布本項試行程序時，USPTO即宣布本項計畫試行時間直到2017年1月12日，或是USPTO受理1600位合格申請為止，在本計畫按照預定時程結束後，USPTO表示將會依公眾回饋意見以及試行程序的結果來決定未來是否會施行類似於本計畫之措施。
美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用美國政府在9月15日宣布，為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊，因此設立Apps.gov網站，展示並提供經政府認可的雲端科技運用。 據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示，Apps.gov網站是美國政府首度對外發表，針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心，單在國家安全部下就設有23個資料中心，而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍，為了落實減少基礎建設花費的政策，並基於安全性的考量，希望能夠盡量利用現有的系統。 美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容，第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站，提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作，甚至還曾造成一連串的錯誤訊息，但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop)，可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示，美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。 該計畫的第二個重點則是預算，美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫，並為此編列年度預算，希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年，美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。 最後，該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示，將會確保所有資料都受到完善保護。 Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用，此系統與Google提供給一般企業的系統相似，但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外，Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。
美國擬制訂私人通聯記錄保護法案美國國會能源及商業委員會（ Energy and Commerce Committee ）於 2006 年 3 月 8 日 透過匿名表決的方式，通過「防止詐欺取得通聯記錄法」草案（ Prevention of Fraudulent Access to Phone Records Act ），希望透過立法的方式保障消費者之隱私權，並要求電信公司加強保護消費者之通聯記錄。由於各黨派對本法案已有共識，故預計於近期排入國會議程後，順利完成立法。 根據美國國會議員 Joe Barton 表示，美國目前對於電話通聯記錄的取得並未進行規範，任何人均可輕易的透過網路購得相關資料。由於通聯記錄中往往包含許多個人之隱私或是敏感性資料，部分不肖之徒（如身份竊盜者、非法的個人資料販賣商）會藉此故意取得個人通聯記錄，以窺探隱私，甚或以此進行犯罪行為。 有鑑於此，美國計畫透過本法案，嚴格禁止以詐騙方式取得電話記錄的情形，並賦予聯邦公平交易委員會（ Federal Trade Commission ）有權對違反本法規定者進行民事處罰。此外，本法案亦要求電信業者必須符合本法規定之資料安全保護的要求，若違反本法之規定而造成損害，單一案件得處以最高 30 萬元之罰鍰，若為多重案件，則得處以 10 萬元以上 300 萬元以下之罰鍰。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫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。