日本發布以人為本AI社會原則
日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議，並於2019年3月29日發布AI戰略，其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則)，希冀藉有效安全的活用AI，推動「AI-Ready 社會」，以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。
為構築妥善應用人工智慧的社會，AI社會原則主張應尊重之價值理念如下：
(一) 尊重人類尊嚴的社會：AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。
(二) 多元性和包容性的社會（Diversity & Inclusion）：開發運用AI以共創多元幸福社會。
(三) 永續性的社會（Sustainability）：透過AI強化科技，以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。
而AI社會原則核心內容為：
(一) 以人為本：AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。
(二) AI知識（literacy）教育：提供必要的教育機會。
(三) 保護隱私：個人資料的流通及應用應妥適處理。
(四) 安全確保：把握風險與利益間之平衡，從整體提高社會安全性。
(五) 公平競爭確保：防止AI資源過度集中。
(六) 公平性、說明責任及透明性任。
(七) 創新：人才與研究皆須國際多樣化，並且建構產官學研AI合作平台。
蔡宛君
法律研究員 編譯整理
〈統合イノベーション戦略推進会議（第４回）〉，首相官邸ホームページ，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/gijisidai.html（最後瀏覽日： 2019/06/01)
〈内閣官房長官記者会見 平成31年3月29日（金）午前〉，首相官邸ホームページ https://www.kantei.go.jp/jp/tyoukanpress/201903/29_a.html （最後瀏覽日： 2019/06/01)
第４回統合イノベーション戦略推進会議議事録，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/giji4.pdf（最後瀏覽日： 2019/06/01)
現今生殖醫學進步相當快速，透過諸如胚胎殖入前之基因診斷（ PGD ）、組織配對（ tissue match ）等新興生物技術，人們將有能力選擇未來孩子的外表、智力、健康甚至性別等，故就現今的科技發展而言，篩選具有某種特徵之嬰兒的技術能力早已具備，反而是相關的倫理、道德及社會共識等等卻是最難的部分，這也是有關「訂製嬰兒」（ design babies ）之爭議焦點。 近幾年，訂製嬰兒的討論在英國非常熱烈，在英國，人工生殖之進行應依人工生殖與胚胎學法規定，獲得 「人類生殖與胚胎管理局」 （ Human Fertilization and Embryology Authority, HFEA ）之許可，至於進行人工生殖之同時，父母親是否得附加進一步的條件以「訂製嬰兒」，則一直有爭議。英國高等法院在 2002 年 12 月 20 日的一項判決中曾認為，國會制訂人工生殖與胚胎學法之目的，乃是在協助不孕婦女能夠生兒育女，至於組織配對的行為，則不在該法授權目的之內，因此 HFEA 無權就此等行為給予准駁。惟 2003 年 4 月 8 日 ，上訴法院推翻了高等法院的判決結果，但也進一步指出，這並不代表未來所有在進行 PGD 的同時加做組織配對之行為都是被允許的，想要施行這項技術之任何人，仍然需於事前取得 HFEA 的許可，新近 HFEA 已放寬管制規範，准許對更多種遺傳性疾病進行篩檢。 英國泰晤士報最近報導，一名英國女子已獲得英國 HFEA 同意 ，讓醫師將其透過體外受精方式培養出來的胚胎，利用基因篩檢技術，選擇出健康之胚胎植入其子宮內，以避免將她所罹患的遺傳性眼癌「視網膜母細胞瘤」基因傳給下一代。 本案婦女雖經 HFEA 同意「訂製嬰兒」，但仍會使「胚胎殖入前之基因診斷」（ PGD ）程序的爭議加劇，反對人士堅稱，基因篩檢的過程中勢必摧毀部分胚胎，且 為了某些目的而製造胚胎，將使人類被商品化，被訂製之嬰兒在長大成人後，若得知其出生之目的乃是在於治療其它親人，其心裡會對自己產生懷疑，並影響對自己人格的認同與其心理狀態。隨著生物技術發展飛快，許多可能背離社會良俗的行為恐將不斷出現，而法規能否隨之跟上則是生技產業能否興盛與倫理道德可否兼顧之重要關鍵。
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。
美國專利商標局結束專利申請審查後試行程序美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2017年1月12日宣布其不再依其審查後試行程序(Post-Prosecution Pilot Program, P3 Program)受理新的案件。該程序係用以使發明人在專利申請程序受到駁回以後得提出更多回饋意見，以期減少上訴至專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之數量。 該程序係在2016年7月11日公布施行，在該程序中，申請人在最終駁回做成後兩個月內得請求召開聽證；申請人得對審查員進行20分鐘內之口頭簡報。簡報進行完畢以後，申請人即被排除於會議之外，審查委員之裁決將會以書面之形式通知申請人。 在P3程序創設以前，專利申請被駁回的發明人得採取上訴前先期審查會議試行計畫(Pre-Appeal Brief Conference Pilot Program)或是最終審議後試行程序2.0(After Final Consideration Pilot 2.0, AFCP2.0)的方式提出明顯錯誤的爭執或是申請內容的修改，但這兩種申訴方式並無法讓申請人取得直接向專利審查員進行簡報的機會。 在2016年7月11日公布本項試行程序時，USPTO即宣布本項計畫試行時間直到2017年1月12日，或是USPTO受理1600位合格申請為止，在本計畫按照預定時程結束後，USPTO表示將會依公眾回饋意見以及試行程序的結果來決定未來是否會施行類似於本計畫之措施。
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國，無論是公務機關或非公務機關，均無可避免地大量蒐集個人資料，這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此，加拿大隱私委員會辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC）發布關於「個人資料保存與處理指引文件：原則與良好實作」（Personal Information Retention and Disposal：Principles and Best Practices），以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料，做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序，並於指引文件中提出11項參考要點，其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性？多久審查一次；2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點？多久確認一次？3.個人資料儲存的形式與地點為何？是否有備份？4.法律是否有規定最低保存期限？5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案？6.對於儲存個人資料之裝置或設備，是否採行適當地安全維護措施？7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰？8.對於利用資料生命週期追蹤資料，是否存在適當管制程序？9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定？；是否有制定文件銷毀之安全措施？10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管？11.對於使用資料之第三方，是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施？是否制定定期查核機制？等，期以協助組織掌握政策與程序制定要領。