何謂「Sitra」？
芬蘭創新研究發展基金(Finnish Innovation Fund, Sitra) 成立於1967年，是由芬蘭國會直接監督及管理的獨立性公共部門，為芬蘭第一個以科技為主旨的創業投資基金。Sitra設立主要目的是提供對創新企業或風險性專案提供無償資助或貸款，專門研究如何在芬蘭全方位各領域以創新帶動社會發展，使其在國際市場更具競爭力。Sitra為初創公司提供所需資金的15%到40%，待支持的項目成功後，獲取的回報即可再用於擴大投資，創造正向循環的投資環境。與芬蘭國家技術創新局(Tekes)相比，Sitra主要投資於公司和創業公司以創造有利可圖的新興業務；而Tekes為芬蘭經濟及就業部之一部分，主要資助大學、研究單位或私人公司進行科技研發，是芬蘭科技產業創新研發重要支柱。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會（The European Commission）於2022年2月23日發布《企業永續盡職調查指令》草案（Proposal for a Directive on corporate sustainability due diligence），其目的在於促進永續及負責任企業行為，並使企業將人權與環境考量內化至企業營運與公司治理。 本指令要求各歐盟成員國，須確保企業確實執行人權及環境盡職調查，具體要求企業之作為如下： (1) 將盡職調查納入公司政策（第5條）； (2) 採取適當的措施，以鑑別企業自身或子公司於營運及其既有商業關係價值鏈之現有或潛在的不利衝擊（adverse impacts）（第6條）； (3) 採取適當措施，預防及減緩潛在的不利衝擊，並消弭現有不利衝擊或縮小其影響範圍（第7、8條）； (4) 建立並維持申訴制度，確保受前述不利衝擊影響或有相當理由信其將受影響之人、價值鏈中之工作者代表以及關注相關領域的民間社團等利害關係人之申訴管道暢通（第9條）； (5) 定期針對自身及子公司之盡職調查政策及措施進行評估，以確保其有效性（第10條）； (6) 企業須於每年4月30日前揭露盡職調查相關資訊，受《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD）規範之企業須於企業年報中揭露，其他企業則須於企業網站揭露（第11條）。 另一方面，本指令也明定公司董事義務，依據第25、26條，董事於其決策過程須考量短、中、長期之人權、氣候及環境因素；企業亦須指定部分董事負責盡職調查相關治理作為，並定期向董事會進行報告。 適用本指令的歐盟企業有兩種：(1) 員工人數500人以上且全球年營業額1億5,000萬歐元以上之大公司；(2) 員工250人以上之且全球年營業額4,000萬歐元的高衝擊產業（如：紡織、農業、採礦業等）。另外，非歐盟企業若符合前述員工人數之要求，且於歐盟境內之營業額達到前述標準，亦適用本指令。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告，關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。
淺論中國大陸專利間接侵權規範之爭議 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。