日本智慧交通挑戰計畫
日本經濟產業省於2018年召開「IoT和AI可能衍生之新型態交通服務研究會」（IoTやAIが可能とする新しいモビリティサービス関する研究会），並於2019年4月公布「朝向新型態交通服務之活性化」（新しいモビリティーサービスの活性化に向けて）報告；國土交通省亦自2018年底起召開「都市與地方新型態交通服務懇談會」（都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会），於2019年3月公布中間結果。經產省和國土省根據上述會議結論，自2019年4月起，發起支援地方政府挑戰推動新型態交通服務之新計畫「智慧交通挑戰」（スマートモビリティチャレンジ）。
「智慧交通挑戰」計畫之目的，在於促使地方政府與企業合作，以實現自動駕駛社會，並透過新型態交通服務解決既有交通問題和加速地方活性化，其具體措施包括︰（1）透過設置「智慧交通挑戰推進協議會」及舉辦論壇，促進地方政府和企業間共享資訊，形成工作網路；（2）經濟產業省補助新型態交通服務實用化、計畫制定和效果分析等計畫；（3）國土交通省補助MaaS等新型態交通服務實驗，以及建構以解決地區交通服務為目的之模型等計畫。經產省與國土省分別自4月起對外公開募集提案，最終於75個提案中選出28個計畫，將於今年起陸續施行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
「聯合國2017年年度隱私報告聚焦政府監督行為」聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議，設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP)，專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。 2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出，報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等)，主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督，將政府監督行為歸類為十項： 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要； 基於了解國家體系、體系比較之監督必要，以秘密(secretive)或公開形式進行； 促進、保護基本人權之相關措施； 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次)； 責任與透明度； 為蒐集、討論實務實踐狀況； 對政府監督行為之進一步討論； 尋求與公民溝通管道； 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要； 基於對政府監督議題之公共論壇需求。 期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發，總結後續推動方向如下： 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突； 國家如何透過監督情報增進隱私保護； 誰有權主張隱私權，隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義； 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實； 透過更廣泛討論，關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。
推動創新採購彈性機制－產業創新條例第27條之增修產業創新條例於106年11月3日經立法院三讀通過部分條文修正草案，以因應國際產業發展趨勢，積極推動產業轉型及創新；其中修正重點之一為第27條之增修－推動創新採購彈性機制，即透過政府採購龐大市場之購買力量，作為產業創新能量發展之拉力。所推動之創新採購彈性機制，其一為以「政策需求」訂定軟體、創新及綠色產品或服務之共通需求；其二為政府機關得以「優先採購」辦理創新及綠色產品或服務。爰本文聚焦於第27條增修重點、創新採購彈性機制之推動，以及本條配套子法即「創新產品或服務優先採購辦法」草案之訂定方向。
新加坡與東協八國智財局簽署合作協議，加速特定領域專利申請流程以推動東協轉型工業4.0新加坡智慧財產局（IPOS）於2019年8月28日2019年新加坡智財週活動（IP Week @ SG 2019）中，宣布與東協（ASEAN）八國智財局簽署合作協議，新加坡與八個東協成員國智財局將推動在金融科技、網路安全、機器人等關鍵新興科技領域的專利加速審查與許可時程，在為期兩年的試辦計畫當中，企業與研發者最快將可以在提出申請後6個月獲得專利許可，以加速東協國家在推動轉型工業4.0相關基礎建設與製造的進程（Acceleration for Industry 4.0 Infrastructure and Manufacturing，簡稱AIM），並有助於東協國家掌握工業4.0為全球所帶來預計高達1.2兆至3.7兆美元的龐大商機。 根據國際知名管理顧問公司麥肯錫公司（McKinsey & Company）的統計，工業4.0將能為東協國家帶來至少2160億至6270 億的巨大製造業商機，除了前述加速關鍵新興科技領域專利審查的AIM試辦計畫外，包含新加坡在內的九個合作國智財局將擴大合作範圍至專利合作條約（Patent Cooperation Treaty，簡稱PCT），在為期三年的試辦期間內，專利申請人將可選擇透過取得東協國際檢索局（ISA）與國際初步審查局（IPEA）的PCT報告，以加速專利申請人在其他東協國家的專利申請。新加坡透過與東協國家、世界各國的智財合作，積極推動新加坡與全球創新社群（global innovation community）的連結，不僅為全球創新趨勢提供更多價值，亦同時鞏固新加坡作為創新中心的國際地位與經濟成長動能。