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).
中國大陸近年來積極布局智慧城市建設，並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間，2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社，發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告（2013）》(以下簡稱「藍皮書」)，揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎，透過新一代網際網路，以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data)，實現地理資訊的智慧化應用，並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起，中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點，目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目，正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出，大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設，並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」，以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求，並透過資訊數位化，為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察，可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視，並欲在維護國土安全的前提下，加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設；對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域，目前仍以國家投資為主要推動手段，後續相關法規發展殊值注意。
日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略（サイバーセキュリティ戦略）日本網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）於2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略（サイバーセキュリティ戦略），其主要目的係持續實現「提昇經濟社會活力與永續發展」、「實現國民安全且安心生活之社會」、「維持國際社會和平、安定與保障日本安全」三大目標，並透過7月25日同樣由網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）發布之網路安全年度計畫2018（サイバーセキュリティ2018），執行下述資安對策的細部計畫與做法。 以下簡述依據日本三大資安目標所提出之重要資安對策： 提昇經濟社會活力與永續發展 (1) 推動可以支援創造新價值之網路安全措施。 (2) 實現可以創造價值之網路安全供應鏈。 (3) 架構安全物聯網（Internet of Things, IoT）系統。 實現國民安全且安心生活之社會 (1) 制定網路犯罪之因應對策。 (2) 官民一體共同防護關鍵基礎設施。 (3) 強化與充實政府機關之網路安全。 (4) 確保大學能建構安全與安心之教育與研究環境。 (5) 展望2020年東京奧運與未來之措施。 (6) 強化情資共享與合作體制。 (7) 強化應變大規模網路攻撃事態之能力。 維持國際社會和平、安定及保障日本安全 (1) 堅持自由、公平且安全之網路空間。 (2) 建立支配網路空間之法律秩序。 (3) 強化日本網路防禦力、抑制網路攻擊能力與掌握狀況之能力。 (4) 強化掌握網路空間狀況之能力。 (5) 國際合作。
英國成立英國衛生與社會照護資訊中心整合政府醫療資訊隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）第九部分第二章，規範成立英國衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位，此項規定於今（2013）年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會，而屬於執行行政法人（Executive Non Departmental Public Bodies），向衛生部長（Secretary of State for Health）負責，其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外，同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合，作為醫療資訊數據公開的門戶；此外，HSCIC利用其行政法人的特性，將醫療組織視為客戶，提供不同的服務和產品，以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開，有助於在增進政府資訊透明性的同時，亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用，特別設立資料近用諮詢小組（Data Access Advisory Group, DAAG）予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體，須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用（包括是為了研究目的，和為了促進病人的醫療照護所需之應用）時，即交由資料近用諮詢小組會議來討論，以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能，其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關，因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。