德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。
德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。
例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？
本份指南則提出六項建議：
- 促進企業內部及外部訂定相關準則
- 提升產品及服務透明度
- 使用相關技術應為全體利益著想
- 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。
- 重視並解決解決機器偏差問題
- 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國內閣辦公室於2008年7月7日公佈食品政策報告，內容為檢討衝擊該國食物供應之重大因素，並指出非基因改造動物飼料之取得已有困難，是以食品標準局(Food Standards Agency)預定與環保部門(Department for Environment, Food and Rural Affairs，Defra)合作，重新檢視基因改造產品之標示與銷售法規。 關於基因改造產品或食品添加物之標示，英國係遵循歐盟於2004年4月18日起適用之第1829/2003規則(Regulation (EC) No. 1829/2003)，惟僅利用含有基因改造成分飼料所餵養之家禽與家畜，由於該等動物本身的基因並未受到改造，其所產出之肉類、奶類或蛋類，不需依前述規範標示為基因改造產品。一般而言，以供應大眾食用為目的之基因改造產品或添加物，皆負有強制標示之義務，如產品中出現偶發性或無可避免之基因改造成分時，其比例須低於0.9%方不適用該規定。 英國民眾對於基因改良產品的接受度不高，超市亦多嚴格要求畜牧業者使用非基因改造飼料；基於環境因素考量，歐盟對於進口產品如含有未經核准之基因改造成份，亦採取零忍受度的政策，是以目前歐盟僅允准一種基因改造穀物於市面上販售。 然而，隨著物價持續攀高，畜牧業者不堪負荷下選擇節省成本，反而可能導致諸多基因改造產品在標示不清或根本未為標示的情形下進口至英國。為此，英國政府將持續遊說歐盟修改現有相關制度，並加速核准基因改造飼料進入歐洲市場。
企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高，可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組，積極蒐集國內外相關資料，推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法，並調查出更精確的碳吸存數據，作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制，銷售給需進行二氧化碳減量的業者，農委會已先選定台糖進行合作，未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示，目前的碳交易模式分為兩種，一種是進行國內外的造林，來換取本國二氧化碳的排放量，像是美、日等國，即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資，或是在本國境內種植更多的林木，這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量，再將減量超過的部分賣給其他國家，亦即清潔費的交易，也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制，農委會也已著手進行造林的碳吸存研究，農委會表示，未來碳交易機制建立後，業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準，可以透過協助國內外造林，或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後，未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸，即可透過支付一公頃造林費用的方式，達到平衡的效果。
由美國「二十一世紀通訊與視訊接取無障礙法」談無障礙通訊傳播環境之建立 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。