美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎
美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018），本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據，並規定開放政府資料法（OPEN Government data Act）相關措施，與確保機密資料安全及資料統計效率，據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。
做為美國聯邦政府透明化政策的一環，本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定，開放政府資料法的OPEN為開放（Open）、公開（Public）、電子化（Electronic）與必要（Necessary）之縮寫，象徵開放政府資料法的精神與意旨，其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料，依本法對資料的定義為被記錄的資訊，不論載體為何（recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded）。
而公開的資料應具備機器可讀性（machine-readable）、為或可轉換為自由檔案格式（open format）、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制（即非國家機密或受其他法律保護的資料）以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準，除此之外每個機關應設置首席資料長（Chief Data Officer）負責上述資料開放事宜，以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
H.R.4174 - Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2017, Library of Congress, https://www.congress.gov/115/bills/hr4174/BILLS-115hr4174enr.pdf (last visited: Feb. 21, 2019).
Bill Announcement on January 14, 2019, Whitehouse, https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/bill-announcement-18/ (last visited: Feb. 21, 2019).
美國華府行政管理與預算辦公室頒布Open Data政策備忘錄之執行指導綱要， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=6388&no=64 （最後瀏覽日：2019/02/21）
德國內閣公布「數位行政機關2020」 與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=144&d=6720&no=64 （最後瀏覽日：2019/02/21）
歐盟為了要加速新穎性食品之上市、促進食品科技之發展，並加強複製動物乳肉品、奈米食品或外來等新穎性食品之上市查驗，今（2008）年初歐盟執委會（Commission）即針對1997年新穎性食品規則（Regulation (EC) No 258/97 concerning novel foods and novel food ingredients）提出修正建議案，而現行規則最大爭議，則在於其未能涵蓋1997年以後才研發出的食品以及在歐盟未大量食用但在國外已廣泛食用等兩類食品。 新規則草案的修正重點，將放在：（1）排除已受其他專門法規管轄之食品，包含生技產品（即基因改造食品、GMO）、食品添加物、調味料、酵素、維他命與礦物質（類似我國健康食品、保健食品）等。（2）建立單一、簡化的中央查驗制度（centralised authorisation system），由歐盟食品安全署（EFSA）進行安全評估後由執委會發布許可。（3）明定適用範圍包含運用非傳統育種技術所得之植物來源食品（food of plant or animal origin when to the plant and animal is applied a non-traditional breeding technique not used before 15 May 1997），亦即含複製動物食品，以及運用新生產製程所得之食品（food to which is applied a new production process, not used before 15 May 1997），即涵蓋運用奈米科技所製造奈米食品。此外，新規則亦提供研發新科學證據及資料並申請獲准的公司，享有5年的資料專屬保護（data protection，即data exclusivity），用以促食品及食品生產技術之研發。
蘇格蘭期望透過刑事司法革新，強化數位證據資料之管理，以提升刑事司法之效率蘇格蘭於2024年9月24日向刑事司法委員會提交刑事司法革新與家庭暴力審查法案（Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill），期望透過數位程序，提升司法部門的有效性與效率。 在刑事司法數位化部分，主要為將2020年及2022年因疫情而制定的臨時措施正式化，臨時措施包含： 1、在訴訟文件上使用電子簽名。 2、以電子方式寄送訴訟文件。 3、以虛擬方式參加刑事法庭。 4、提高定額罰款限額。 5、羈押的全國管轄權。 此外，在刑事司法數位化部分，亦新增兩項數位創新條款，例如透過數位證據共享功能（Digital Evidence Sharing Capability, 下稱DESC）平臺來進行： 1、在刑事程序中使用證據照片而非實體證據。 2、使證據之複製品效力等同於實體證據。 對於刑事司法革新與家庭暴力審查法案而言，DESC在其中扮演了十分重要的角色。DESC改變了數位證據的儲存、編輯、傳輸以及在法庭上展示的方式。且DESC可透過多種身分驗證，並透過系統自動生成之具唯一性的資料識別碼並記錄上傳者及上傳時間，資料上傳系統後亦會自動留存所有資料編輯、修改、刪除行為等審核措施，確保數位證據的正確性、完整性與可驗證性，防止數位證據在上傳DESC後遭到竄改或損毀，亦可透過資料識別碼的比對確保數位資料的正確性與完整性。 蘇格蘭提交的刑事司法數位化與家庭暴力審查法案顯示，數位技術的應用範圍已擴大到司法領域，並透過身分驗證、記錄上傳者、上傳時間及資料識別碼等資料存證技術，確保數位證據資料的正確性、完整性與可驗證性。我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等機關合作，透過區塊鏈技術建置「司法聯盟鏈共同驗證平台」，提升辨識數位證據同一性之效率，並確保數位證據難以被竄改，以達到加速訴訟進行之效果。惟如要透過法院採納數位資料為證據之方式，來達到加速訴訟進行之效果，重點在於要強化針對數位證據資料之管理，有訴訟證明需求的組織須通過b-JADE證明標章，以確保上鏈前之資料管理與上鏈後之資料品質。我國企業如欲強化數位資料的正確性、完整性與可驗證性，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS），建立資料存證制度，確保數位資料作為證據之效力，以提升法院採納數位資料作為證據之可能性，亦有利於加速訴訟程序之進行。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
為減少排放二氧化碳 瑞士將課徵取暖用油稅為達到二○一○年二氧化碳排放量比一九九○年降低百分之十的目標，瑞士政府已決定明年開徵取暖用油稅，及提高汽油與柴油進口稅。瑞士環境部長勒恩伯格警告，假如溫室氣體排放程度不能降低，可能會課徵更多的燃料捐。 瑞士的「二氧化碳法(CO2 LAW)」奠定了永續能源政策及氣候變遷政策，規定到二○一○年，石化燃料排放的二氧化碳必須比一九九○年水準低百分之十，超過京都議定書的百分之八。瑞士當局已決定，二○○六年起，每公升取暖用油將課徵稅收九分瑞士法郎，汽油與柴油進口稅每公升增加一點六分。 在去年十月，瑞士政府提出四種不同課稅建議，經過諮商，多數贊同取暖用油稅，因為百分之六十的二氧化碳排放來自取暖用油。勒恩伯格表示，這項稅收是公平的，已採取減少二氧化碳排放措施的個人與公司受到的影響較小，「污染者付稅」將可鼓勵採取有利於環境的措施。 瑞士政府並認為，其他溫室氣體排放也會因此降低，健康衛生的開支也因此下降。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。