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。
陳明
法律研究員 編譯整理
1. Every day Ethics for Artificial Intelligence, https://www.ibm.com/watson/assets/duo/pdf/everydayethics.pdf. (last visited Oct. 10, 2018).
2. Institute of Electrical and Electronics Engineers, The IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systems, https://standards.ieee.org/content/dam/ieee-standards/standards/web/documents/other/ead_general_principles.pdf. (Dec. 13, 2017).
1. 陳譽文，人工智慧規範性議題綜觀，科技法律透析，第29卷第4期，頁48（2017）。
2. Bias in AI: How we Build Fair AI Systems and Less-Biased Humans, https://www.ibm.com/blogs/policy/bias-in-ai/ (last visited Oct. 20, 2018).
3. The IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systems, https://standards.ieee.org/content/dam/ieee-standards/standards/web/documents/other/ead_general_principles.pdf. (last visited Oct. 03, 2018). 4. Requirements for Moral Judgments, Mt. San Antonio College, https://faculty.mtsac.edu/cmcgruder/moraljudgements.html (last visited Oct. 03, 2018).
美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前，許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products)，不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中，聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定，而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。 為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起，聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限，法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如，針對大量製造但價錢低廉的產品， 法院可對每一個產品處以極少的罰金。 The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋，直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
論數位環境下個人資料保護法制之發展與難題－以「 數位足跡」之評價為核心 英國技術移轉政府辦公室發布2023至2024年之年度施政報告英國技術移轉政府辦公室（Government Office for Technology Transfer, GOTT）於2022年4月成立，主要解決公部門研發成果，即「知識資產」（knowledge assets, KA），因面臨運用不足及管理等困境，並積極推動公部門衍生新創政策，促進KA產業化。 GOTT會依研發法人的需求及經驗程度，提供個別支援性服務，如協助較無KA運用經驗之法人設置KA運用工作規則及管理方式等直接技術性指導，亦提供較有KA運用經驗之法人額外投資資金及其他資源挹注。 GOTT於2024年7月5日發布過去一年（2023年4月1日至2024年3月31日）之施政報告，主要重點簡述如下： （1）對「玫瑰書」（the Rose Book），即政府KA管理指引，提出細部操作指引，如：「PSB內KA管理負責人角色任命指引」、「協助PSB制定KA管理策略指引」、「智慧財產權及其機密性指引」、「附件A–知識資產類別與類型」、「附件B–KA評估工具」、「附件C–商業化路線」、「附件D–獲取KA指引」、「附件E–人才流動指引」以及「申請KA補助基金指引」等。 （2）推出首個政府對公部門創新研發之市場驗證加速器計劃，稱為「公共研究創新和市場加速器」（the Public Research Innovation and Market Accelerator, PRIMA），協助公部門創新者測試其研發構想、產品及服務是否有市場發展潛力。 （3）發布「公部門衍生新創公司研究」（Public Sector Spinouts Study），為英國政府首次對公部門推動衍生新創政策及制度進行審查，顯示英國推動上遇有許多推動障礙，研究最後對英國政府及GOTT提供多項施政建議。
美國倡建無人機系統整合先導計畫考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作，除能提升產業效能與生產力外，同時也強化國家公領域安全的管理。基此，美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫，期能透過該計畫促進創新應用，並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。