何謂「Society 5.0」
日本科技政策的制定依據來自日本「科學技術基本法」，該法第九條規定，要求國家在推動科技振興發展上，政府應制訂有關科學技術振興的「科學技術基本計畫」。「科學技術基本計畫」之推動以五年為一期，最近一期為第五期（2016-2020年），該期計畫以人工智慧與資通訊技術為核心，解決各式重要社會課題，打造「超智慧社會」，並命名為「Society 5.0」。
「Society 5.0」明訂日本實現超智慧社會的政策方向，其政策重點聚焦於產業創造與社會變革，並重新架構產業與整個社會的關係，因此，除了強化產業競爭力，實現產業變革以外，「Society 5.0」也規劃解決日本近年社會課題，包括老齡化社會、勞動力不足、能源短缺與自然災害等。而在前瞻性預測上，「Society 5.0」描繪20年後未來人類將生活在為高度電腦化、智慧化環境，為實現該目標，發展物聯網、大數據分析、電腦科學與技術、人工智慧與網路安全等相關科技基礎技術研發與應用，是「Society 5.0」的核心之一。
簡單來說，「Society 5.0」追求以人為中心的新經濟社會，運用高度融合網路虛擬空間及物理現實空間的相關技術，滿足未來人類生活上的各種需求，同步解決經濟發展與社會課題，並以此建構更貼近符合個人需求之社會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經濟合作暨發展組織（簡稱經合組織、Organization for Economic Cooperation and Development,下稱 OECD）於今年6月30日表示「2019年已有近百個國家/地區進行了稅務資訊自動交換，使其稅務機關可以獲得其居民在海外所持有的8,400萬個金融帳戶的數據，涵蓋的總資產達10兆歐元。相較於2018年（交換了4,700萬個金融帳戶資訊，約5兆歐元）有了顯著增長。」且「共同申報準則（亦稱共同申報及盡職審查準則、Common Reporting Standard, 下稱CRS）要求各國和各司法管轄區每年自動交換其金融機構提供的非居民的金融帳戶資訊，以減少境外逃漏稅的可能性。許多發展中國家已加盟其中，預計未來幾年會有更多國家加入。」 OECD秘書長Angel Gurría亦表示「由OECD創建並由全球論壇管理的這種多邊交換制度，此刻正為世界各國（含發展中國家）提供大量的新資訊，使各國稅務管理部門能夠確保境外帳戶被正確申報。尤在目前COVID-19危機中，各國正籌集急需的收入，一個無處藏富的世界，此點遂至關重要。 事實上，我國財政部於2017年11月16日所發布（民國109年4月28日修正）之「金融機構執行共同申報及盡職審查作業辦法」(簡稱CRS作業辦法)，正是為了使我國接軌OECD發布及主導的CRS，藉由提高金融帳戶資訊透明度，據此與其他國家/地區進行金融帳戶資訊自動交換，以利我國與各國稅捐機關能正確且完整地掌握其境外納稅義務人的金融帳戶資訊。值得注意的是，我國第一波稅務資訊自動交換將於本年度9月份與我國32個稅捐協定國進行。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
英國與美國為人工智慧安全共同開發簽署合作備忘錄英國技術大臣（U.K. Secretary of State for Science）蜜雪兒·多尼蘭（Michelle Donelan）和美國商務部長（U.S. Secretary of Commerce）吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄（MOU），雙方將共同開發先進人工智慧（frontier AI）模型及測試，成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署，是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園（Bletchley Park）所舉行的首屆人工智慧安全峰會（AI Safety Summit）上之承諾，諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等，以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才，並開展以下幾項聯合活動： 1.制定模型評估的共用框架（model evaluations），包括基礎方法（underpinning methodologies）、基礎設施（infrastructures）和流程（processes）。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習（joint testing exercise）。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作，以推進先進人工智慧模型之國際科學知識，並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所（AI Safety Institute）間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內，依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之，兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準，以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法，並向其他合作夥伴分享該能力，以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的，確保人工智慧的安全發展是全球性問題，只有通過共同努力，我們才能面對技術所帶來的風險，並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
OECD發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》、《資料治理政策制定之數位化指南》報告2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。