川普簽署行政命令以促進美國AI領域的發展
美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令，發布「美國AI倡議」（American AI Initiative），旨在確保美國在AI領域的領導地位，川普並說道：「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位，包括：
（一） 投資AI的開發
指示聯邦機構在研發任務及編排預算時，將AI作為優先投資項，確保美國對於AI基礎研發的長遠重視，此外，政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支，以增進對於AI投資的評估。
（二） 數據和資源共享
將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員，促進交通和醫療保健等領域的AI發展。
（三） 建立政府標準及監管
白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院（NIST）制定標準，以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南，確保AI的使用安全和適當監管。
（四） 人才培訓
要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備，並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度，因應市場人力產生之變化。
（五） 國際參與
與其他國家制定合作策略，協同AI技術的開發，同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。
此項倡議雖提及許多面向之發展，但仍然缺少發展細節，亦未提及計畫新資金的投入，因此，許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示，此「倡議」雖令人鼓舞，但僅是邁出第一步，關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容，此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。
廖乙潔
專案經理 編譯整理
1. Gu Liping, Trump signs AI initiative to ensure American leadership, Ecns.cn, Feb 19, 2019, http://www.ecns.cn/news/2019-02-12/detail-ifzekwei6640473.shtml. (last visited Mar. 15, 2019).
2. 7 problems with Trump’s “American AI” Initiative, Fast Company, https://www.fastcompany.com/90305421/7-problems-with-trumps-american-ai-initiative. (last visited Mar. 15, 2019).
3. Trump signs executive order to spur US investment in artificial intelligence, The Verge, https://www.theverge.com/2019/2/11/18219981/american-ai-initiative-trump-administration-funding-research-data. (last visited Mar. 15, 2019).
4. Trump has a plan to keep America first in artificial intelligence, MIT Technology Review, https://www.technologyreview.com/s/612926/trump-will-sign-an-executive-order-to-put-america-first-in-artificial-intelligence/. (last visited Mar. 15, 2019).
Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制，屬產學合作方式之一。此專案之提出，係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式，多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小，課題及責任分擔或目標成果不夠明確，所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此，東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室，共同參與大型研究主題的專案，以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究（多對多或多對一），並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案：(1)公開交換意見，即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題，以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫，由成員以外的人審視計畫內容，打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案，東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動，同時也針對企業在決定研究主題後，至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外，該部人員也會接受來自產業界的諮詢，並在製作計畫之際，適當地介紹校內的職員，提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
打擊網路犯罪 歐美強化資料保存法制繼歐盟於 2006 年通過資料保存指令（ Directive on the retention of data ）後，美國司法部亦開始關注資料保存的議題，但不同於英歐盟資料保存之目的乃著眼於對抗恐怖主義及打擊嚴重犯罪，美國資料保存的目地則偏重於根除兒童色情相關的問題。 為因應科技時代的犯罪， 檢察官常需要透過 ISP 業者提供客戶通聯紀錄等資訊以協助犯罪偵察 ， 因此美國在 United States Code, Section 2703(f) 便早已規定 ， 有線或電子通信服務業者必須配合政府要求提供調查犯罪所須的資訊。但由於該法並未明白要求業者應主動收集哪些項資訊，因此美國 ISP 業者僅保存與商業利益有關之網路使用記錄，美國司法部長 Alberto Gonzales 4 月 20 日於國家兒童權益保護中心（ National Center for Missing and Exploited Children ， NCMEC ） 表示，目前 ISP 業者能提供的資料相當有限，這相當程度地阻礙犯罪調查工作的進行，因此他認為應研擬更利於法庭證據取得之資料保存法令。 為避免人權團體以資料保存侵害個人的隱私權為由，而妨礙立法的進度，因此美國目前資料保存法令的推動方向可能有兩種不同的發展方向，其一是僅由 ISP 業者記錄特定期間內民眾的活動紀錄，另一種方向則是與歐盟相似，保存電話通聯、網頁瀏覽以及 mail 、即時通訊等內容。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
智慧型運輸系統之頻譜規劃－參考美國及歐盟之規範