美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫
加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）提出自駕車試點計畫，允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車，此次計畫包含兩個試點項目，將於5月被五人委員會審核，並決定是否批准。
第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試，並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內，以應付隨時的突發狀況；第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試，惟在無人類駕駛隨車之情況，必須符合加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles, DMV）之規定，如遠端監控車輛狀態及操作，以保障乘客安全。
參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告，包含測試期間車輛碰撞（collision）及解除自動駕駛（disengagement）次數。
此次試點計畫已開放廠商申請，科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過，CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法，使自駕車測試之法制更臻完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
澳洲產業創新科技部（Department of Industry, Innovation and Science）於2020年2月7日發布「國家區塊鏈路線圖：向區塊鏈賦能之未來前進（National Blockchain Roadmap: Progressing towards a blockchain-empowered future）」政策文件。此路線圖為澳洲政府為彰顯其對區塊鏈技術之重視，並認知到區塊鏈與其他科技結合後將可進一步增進工作機會、促進經濟成長、減少商業成本與提升整體生產力，因此提出之區塊鏈發展方向規劃。 本路線圖文件指出，為實現區塊鏈技術，澳洲政府將於三個關鍵領域建立相關策略：一、建立有效且合理的規範與標準；二、建立可驅動創新之技術與能力；以及三、促進國際投資與合作。 路線圖文件並針對2020至2025年之區塊鏈發展進行規劃，相關措施包含： 重新命名國家區塊鏈諮詢委員會為國家區塊鏈路線圖推動委員會，並使其具有監督路線圖推動之職權。 建立由產業、研究團隊以及政府合作之團隊，以分析未來可能之應用案例。 對目前使用案例進行經濟分析與研究可能措施選項。 建立與連結政府端區塊鏈使用者，以促進學習交流與進一步應用。 進行國際研究以辨識出其他國家中適合學習做為政府服務之實際案例。 與區塊鏈服務提供商密切合作進行商業創新研究，以提出可供實際案例運用之解決方案。 確保區塊鏈發展涵蓋於整體國家策略中以促進數位科技能力管理。 使產業與教育機構合作發展關於區塊鏈資格技能之共同框架與課程內容。 為澳洲區塊鏈新創公司提出能力發展協助計畫，使其可向全球擴張並與支持合格企業。 引導外資投資以促進澳洲區塊鏈生態系建立。 引導既有雙邊協議進行區塊鏈前端計畫之合作與發展。 增加政府部門合作以確保澳洲企業可與發展中之新興數位貿易基礎設施進行連結等。 澳洲政府期待透過推動本路線圖與結合先前提出之AI路線圖政策，達成於2030年前成為數位經濟國家之目標。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
德國總理梅克爾敦促歐盟立法允許「資訊追蹤（data tracking）」，以有效打擊恐怖主義2014年7月歐盟法院宣告2006年起施行的「資料保留指令」無效，該指令允許警察機關使用私人通聯記錄，但不允許揭示通訊內容。資料保留指令之所以被歐盟法院廢止，起因於不合乎比例原則及沒有充分的保護措施，該指令規定歐盟成員國必須強制規定電信公司必須保留客戶最近六個月到十二個月的通聯紀錄，不過在歐盟法院廢止指令之前，德國憲法法院在2010年時就已經以違反憲法為由停止執行指令。 惟在2015年1月，伊斯蘭激進主義份子的恐怖攻擊事件，共12人被射殺。因此德國總理梅克爾2015年1月在下議院針對該恐怖事件發表演說，雖因美國的史諾登事件，揭露美國政府大量監聽私人通訊和監視網路流量的行動，而引起了德國人對隱私權保護的關注，但梅克爾表示德國各層級的部會首長都同意有使用私人通聯記錄的需要、使嫌疑犯的通聯記錄能夠被警方用來偵查犯罪，但應該由法律規範資料保留的期間限制，她敦促各界向歐盟委員會施加壓力，重新訂定資料保留指令，使各歐盟成員國能修正國內法律。 歐盟委員會正在評估此法制議題，並考慮向歐盟議會、各成員國、民間團體、執法部門和個資保護組織間建立開放式對話，決定是否有需要訂定新指令；但德國司法部長並不贊成梅克爾擴大監督人民通訊的想法，認為這是過於倉促的行動，而且除了資訊記錄留存外，德國政府也儲存所有媒體資料並限制媒體自由，他認為這並不合適。 目前英國國內保守黨和自由黨現正為新修訂的通訊資料法，為人民隱私權的保護範圍爭論不休，而美國由於近年受到不少駭客攻擊，故美國總統歐巴馬採取與梅克爾相似的立場，希望能擴張執法機關的權力，公開提倡強化美國網路安全相關法規。
美國病歷健康資訊科技化政策可望於10年內節省220億美元用藥支出美國「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」（electronic health records, EHRs）系統為目標，共挹注190億美元的經費，透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金，鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年，醫師或醫療院所符合實質EHR使用者（meaningful EHR user）的標準，至多可獲得44000美元的獎勵金；倘於2015年後，其尚未成為實質EHR使用者，則將以每年多1%的比例，逐年減少其醫療保險補助額，直至2019年將減少5%。為了施行此政策，ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準，包含了相互運用性（interoperability）、臨床功能性（clinical functionality）及安全性等標準。 EHR系統的基礎，也就是電子醫囑（e-prescribing）所涵蓋的功能，能提供臨床及藥費的即時資訊，供醫師判斷何種藥物（包含學名藥）最為安全，且可符合病患經濟負擔；亦可顯示該病患用藥紀錄，及其他醫生曾開立的處方，供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象，若系統偵測出藥物間相斥的情形，亦將自動發出安全警示。此外，以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式，不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間，亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會（Pharmaceutical Care Management Association, PCMA）所贊助的調查研究指出，ARRA中的病歷健康資訊科技化措施，將使e-prescribing的運用率，在未來五年內增加75%；而在往後10年，此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤，消弭因服藥錯誤導致的死亡事件，並能節省220億的用藥支出；其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。