日本創設搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度
日本國土交通省於2017年2月修正《道路運輸車輛安全基準》第55條第1項、第56條第1項及第57條第1項規定之告示，放寬車輛安全基準規定，期望自動駕駛實驗能順利展開。惟在各種自動駕駛實驗中，遠距型自動駕駛系統是透過電信通訊技術，從遠距離外操作車輛行駛，儘管修法後已放寬安全基準規定，但其仍與現行以車內有駕駛為前提而訂定之《道路運輸車輛安全基準》相距甚遠，想一律判斷其符合安全基準有所困難。據此，為使遠距型自駕系統道路實驗能夠順利進行，國土交通省於2018年3月30日創設「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」，明確規定遠距型自駕系統實施道路實驗所需各項手續。
「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」規定項目包括︰申請放寬基準之對象、申請者、申請書及繳交文件、審查項目、條件及限制、基準放寬之認定、車體標示、行政處分等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust），以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力，均不應脫離歐盟以人為本的最高價值，包含：開放（open）、公平（fair）、多元（diverse）、民主（democratic）與信任（confident），因此在人工智慧的發展上，除了追求技術的持續精進與卓越外，打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。 歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標，提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面，執委會建議的措施包含：建立人工智慧與機器人領域的公私協力；強化人工智慧研究中心的發展與聯繫；每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心；歐盟執委會與歐洲投資基金（European Investment Fund）將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資；運用人工智慧提高政府採購流程效率；支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」（Horizon Europe）科研計畫密切結合。 而在建立對人工智慧的信賴方面，執委會建議的措施則包含：建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規；具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制；政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具；應確保所使用的資料不帶有偏見；廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見，並據以在2020年底前提出成員國協力計畫（Coordinated Plan）之建議。
智慧財產權盡職調查（IP Due Diligence）智慧財產權盡職調查（Intellectual Property Due Diligence, IP DD），又稱智慧財產權稽核（IP Audits）。所謂盡職調查（Due Diligence, DD）係指：即將進入投資或購買交易前，投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等，亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟，智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含：財產權（如：註冊地域、質押或保全情形）、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟（如：是否存在專利權無效之風險）。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄（file wrapper）、保密契約、授權文件，常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。 假若沒有善盡智慧財產權盡職調查，很可能會後續引發潛藏的風險，諸如：估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判，最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果（Apple）與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名，台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標，並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏，而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠，所以不能進入中國大陸市場。最後，蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。