中國大陸於2017年8月在杭州設立網路法院(Internet court),專責處理網路購物、線上著作侵權等涉及網路爭議之案件。該法院網站設有「線上訴訟平台」,當事人在該平台使用手機號碼註冊帳號後,可遞交起訴狀和相應的證據材料,勾選所需依據的法律條文,系統將自動讀取該當事人之相關身分資訊、線上交易過程及各類表單資料。
近日該網路法院針對一線上著作權侵權案件,於審判過程中採用區塊鏈電子數據作為證據,等同認可區塊鏈電子存證之法律效力。由於區塊鏈作為去中心化的數據庫,每筆網路交易訊息皆同步於整個區塊鏈網路,因此區塊鏈有著難以竄改、刪除的特性。杭州網路法院將從第三方存證平台的資格、侵權網頁取證技術可信度及區塊鏈電子數據保存完整性進行審查,對本案電子數據之證據效力作出認定。
杭州網路法院認為,對於採用區塊鏈等技術進行存證之電子數據,應秉承開放、中立的態度進行個案分析認定,不得因為區塊鏈等技術本身屬於新型且複雜之技術而排斥或提高其認定標準。本案認可區塊鏈技術存證之法律效力,將對區塊鏈未來應用發展有很大的影響,隨著技術發展逐步成熟,產業應用的實際效果也愈發顯著。
英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)於2020年9月9日發布「國家資料戰略」(National Data Strategy),作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示,資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間,政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊,除達成了防疫目標,更維繫了各層面的經濟生活。因此,本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗,試圖透過資料的釋出流通與運用,讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦,提高生產力與創造新型業態,改善公共服務,並使之成為推動創新的樞紐。 為優化英國資料的運用,本戰略提出了四個核心面向:(1)資料基礎(data foundation):資料應以標準化格式,且符合可發現(findable)、可取用(accessible)、相容性(interoperable)與可再利用(reusable)的條件下記載;(2)資料技能(data skills):應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能;(3)提升資料可取得性(data availability):鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料,並為國際間的資料流通提供適當的保護;(4)負責任的資料(responsible):確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責(accountable)的方式使用資料,並支援創新與研究。 基此,本戰略進一步提示了五個優先任務:(1)釋出資料的整體經濟價值:建立適切的條件,使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性,同時保護私人的資料權(data rights)、以及企業的相關智慧財產權;(2)建構具發展性且可信賴的資料機制:協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料,避免產生監管上的不確定性或風險,並藉以推動經濟發展。同時,也期待藉由機制的建立,鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用;(3)改變政府運用資料的方式,提升效率及改善公共服務:以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機,推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施,為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式;(4)建立資料基礎設施的安全性與彈性:資料基礎設施為國家關鍵資產,應避免其遭遇安全或服務中斷的風險,進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷;(5)推動國際資料流(international flow of data):與國際夥伴合作,確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同,而受到不當限制。
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。
英國財政部公告公眾諮詢結果回應,因效益不足決定停止推動綠色分類標準英國財政部(HM Treasury)於2025年7月15日回應有關綠色分類標準(green taxanomy)實效性之公眾諮詢結果並發布評估結論。本諮詢於2024年11月啟動,旨在評估綠色分類標準能否有效達成「引導資金投入淨零轉型」及「預防漂綠行為(greenwashing)」之兩大目標。 以下說明利害關係人回饋意見重點內容: (1)引導資金投入淨零轉型 金融機構受訪者多認為分類標準並非引導資金流向之關鍵政策工具,僅能作為投資考量之其中一項參考依據,而對最終決策影響有限;並認為就特定產業制定去碳路線圖,同時闡明未來投資監理法規、補助獎勵計畫、稅制變革等,始為有效引導淨零轉型投資之政策措施。 (2)預防漂綠行為 跨國企業受訪者擔憂英國建立自身分類體系將導致國際標準更加零碎,同項經濟活動於不同司法管轄區可能被歸類為不同屬性,反而增添漂綠風險;並認為既有政策規範足以應對漂綠問題,如「競爭與市場管理局」(Competition Markets Authority, CMA)與「廣告標準管理局」(Advertising Standards Authority, ASA)為確保綠色聲明正確性所發布之相關指引等。 綜上所述,英國政府於審酌相關意見後,決定不再繼續推動綠色分類標準。於資源有限下,政府將專注於落實產業界認為對於加速淨零轉型投資具更高優先性與影響力之政策,同時持續評估是否需採取更多措施以預防漂綠行為。
產業創新與管制革新-日本國家戰略特區制度等之啟示