德國聯邦政府公布人工智慧戰略，制定AI發展及跨領域應用框架
德國聯邦政府於2018年11月15日公布聯邦政府人工智慧戰略（Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung），除了針對人工智慧一詞定義外，並概述德國人工智慧戰略的3項基本原則，14項目標和12項行動領域。
第一項原則係透過該戰略，為德國在人工智慧（AI）的發展和應用制定整體政策框架，促進德國成為人工智慧最佳研究環境，以及人工智慧在產業與中小企業之應用，以確保德國未來競爭力。第二項原則係人工智慧在社會各領域有多種應用可能性，將可明顯促進社會進步和公民利益，因此重點將強調AI的應用對於人類和環境可帶來的益處，並加強社會各界對於人工智慧主題的密集交流及討論，確保AI朝負責且共同利益為出發點的開發及應用。第三項原則將透過廣泛的社會對話和積極的政策框架，將道德，法律，文化和制度結合人工智慧之應用融入整體社會。
該戰略列舉之工作項目同時包括評量標準，包含建置德法創意網（虛擬中心）、起草國家級且持續性的教育策略、加強相關創業投資力道、針對相關新創公司提供綜合性諮詢和推廣服務、針對自願提供且符合隱私規範之共享資料與建立資料分析基礎設備者研擬獎勵及促進框架、利用風險投資、創業融資和成長科技基金計畫擴展籌資機會、建立至少12個AI應用中心、將人工智慧列為研發機構跳躍式創新的焦點，未來5年加強產學研合作項目推廣、將環境與氣候的人工智慧應用列為發展亮點、共同決策人工智慧技術的導入與應用、透過中小企業4.0中心每年至少與1000家企業建立聯繫並進行AI訓練、將AI實驗室應用情境移轉至工作場所、進一步發展人工智慧平台學習系統、設計擘劃跨領域社會科學之「未來數位化工作與社會基金」、進一步制定相關數位化轉型專家策略、建立德國人工智慧觀測站、組織以人為中心的人工智慧工作環境之歐洲和跨大西洋對話、促進具自決權，社會與文化參與性及保護公民隱私之創新應用、聯邦政府於2025年前將投資約30億歐元於人工智慧發展、開發人工智慧生態系統、培養至少100名相關領域新教授、與資料保護監督機關及商業協會召開圓桌會議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
法律研究員 編譯整理
Bundesregierung, Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Publikation/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.pdf?__blob=publicationFile&v=3 (last visited Dec. 04, 2018).
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, Bundesregierung beschließt Strategie Künstliche Intelligenz, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Meldungen/2018/2018-11-16-bundesregierung-beschliesst-strategie-kuenstliche-intelligenz.html (last visited Dec. 04, 2018).
美國審計部(Government Accountability Office, GAO)就無線電視數位化轉換一事進行調查並於2008年6月10日公布報告。該調查報告發現，雖然超過8成民眾對無線電視數位化有所認知，但亦有許多民眾認知有誤。 此外，該調查報告亦指出，收看無線電視之民眾中，45%尚未購買機上盒以因應無線電視數位化；反之並不需要為數位化進行準備之民眾(如收看有線電視或衛星電視者)，卻有30%表示已經做好無線電視數位化之因應措施。在此同時，仍有部分低功率電視台將不會全面數位化，故接收無線電視之民眾可能必須備有同時可接收類比與數位訊號之設備，方能夠維持其無線電視的收視。 為鼓勵民眾購買數位機上盒，美國國家電信與資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)稍早已經發出80萬張折價券，但僅有不到一半的折價券被使用，至於尚未被使用的折價券亦已逾期而無法使用。 除機上盒的準備外，隨著訊號數位化，無線電視台的訊號強度及受干擾程度也將有所改變，故無線電視台需調整電台或天線的位置，以避免部分地區民眾在數位化後無法收看清晰的影像。美國通訊傳播委員會之工程師指出，約有1%的民眾可能會有前述困擾，但截至目前為止，仍有部分電視台受限於經費問題而尚未有所因應。
澳洲政府發布「急診醫師使用我的健康紀錄指引」提供急診醫師規範遵循2019年2月澳洲政府依據「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012），執行全國國民納入「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）（下稱系統）之政策，有將近9成的國民被納入系統，為解決急診醫師在緊急救治時，需查看病患醫療資訊的需求；澳洲數位健康局（Australian Digital Health Agency, ADHA）於2019年11月發布了一項全國倡議的政策:急診醫師能使用我的健康紀錄系統，在急迫情形下即時做診斷。因此澳洲健康安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care）與澳洲急診醫學院（Australasian College for Emergency Medicine, ACEM）共同訂定「急診醫師使用我的健康紀錄之指引」（Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record）（下稱指引）提供急診科醫師參考，說明如下: 原則上只有病患之家庭醫師或主治醫師才能進入系統查看病患的醫療資訊，其他未經同意的醫師不得隨意查看病患的醫療資訊，但若病患發生急救狀況時，則允許急診醫師得使用系統查看病患之醫療資訊，例如:使用藥物資訊、各醫師之醫療診斷書、照顧資訊、處方簽紀錄，病患用藥歷史、住院紀錄、家族病史、專家建議信（Specialist letters）、器官捐贈與預立醫療決定（Advance care plans）、病理診斷、病人自行輸入的資訊，例如過敏反應等，協助急診醫師能使用病患就醫紀錄迅速的做診斷；允許急診醫師得直接查看病患之醫療資訊，也解決急診醫師在救治時，無法即時與病患之家庭醫師聯繫問題。另外，系統之病歷電子化也為急診醫師帶來益處，例如:醫療資訊的合併，整合病患的就醫資料、減少不必要及重複的檢查，即時傳遞醫療資料等。此外，為了保障國民之資訊自主，醫師必須尊重病患的權利，例如病患得使用取消功能來刪除病歷資訊、限制特定醫療人員或醫療機構查看、限制查看資料的類型等。 這項指引使急診醫師能更了解如何使用系統、在緊急救護時，得隨時能查病歷資料做出最佳的處置、系統化的便利性為急診醫師節省許多處理時間，並促進與提升醫療品質。
新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。