近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。
2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。
卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下:
雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
澳洲產業創新科技部(Department of Industry, Innovation and Science)於2020年2月7日發布「國家區塊鏈路線圖:向區塊鏈賦能之未來前進(National Blockchain Roadmap: Progressing towards a blockchain-empowered future)」政策文件。此路線圖為澳洲政府為彰顯其對區塊鏈技術之重視,並認知到區塊鏈與其他科技結合後將可進一步增進工作機會、促進經濟成長、減少商業成本與提升整體生產力,因此提出之區塊鏈發展方向規劃。 本路線圖文件指出,為實現區塊鏈技術,澳洲政府將於三個關鍵領域建立相關策略:一、建立有效且合理的規範與標準;二、建立可驅動創新之技術與能力;以及三、促進國際投資與合作。 路線圖文件並針對2020至2025年之區塊鏈發展進行規劃,相關措施包含: 重新命名國家區塊鏈諮詢委員會為國家區塊鏈路線圖推動委員會,並使其具有監督路線圖推動之職權。 建立由產業、研究團隊以及政府合作之團隊,以分析未來可能之應用案例。 對目前使用案例進行經濟分析與研究可能措施選項。 建立與連結政府端區塊鏈使用者,以促進學習交流與進一步應用。 進行國際研究以辨識出其他國家中適合學習做為政府服務之實際案例。 與區塊鏈服務提供商密切合作進行商業創新研究,以提出可供實際案例運用之解決方案。 確保區塊鏈發展涵蓋於整體國家策略中以促進數位科技能力管理。 使產業與教育機構合作發展關於區塊鏈資格技能之共同框架與課程內容。 為澳洲區塊鏈新創公司提出能力發展協助計畫,使其可向全球擴張並與支持合格企業。 引導外資投資以促進澳洲區塊鏈生態系建立。 引導既有雙邊協議進行區塊鏈前端計畫之合作與發展。 增加政府部門合作以確保澳洲企業可與發展中之新興數位貿易基礎設施進行連結等。 澳洲政府期待透過推動本路線圖與結合先前提出之AI路線圖政策,達成於2030年前成為數位經濟國家之目標。
為保護金融消費者日本金融廳研議「電子銀行法」相關立法二00四年十二月九日日本金融廳表示,為因應日益頻繁的網路及IC智慧卡被用以進行電子金融交易的現況,該廳將研議「電子銀行法」(暫稱)之立法以保障金融消費者,並將此納為未來施政方針。該項立法提案計劃已納入金融廳最新的金融行政方針─「金融重點強化計劃」(2005年4月起2007年3月止)之中,期待在2005年至2006年度間完成立法。 目前電子金融交易及電子現金等實務現況雖有可能涉及「電子簽章法」及「電子消費者契約法」的相關規範,惟金融廳的研究認為尚缺乏對此類交易活動的「總合性立法規範」。該立法研議甚擬導入對於因在網路上交易不慎遭受「冒名欺騙」 (?????;spoofing)的被害人,由金融機構為一定額補償的制度。
何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」?「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書(産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック)」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出,期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀,進一步實現正式的產官學連攜活動。 該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊,2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報,擴充並更新了該概況調查書的內容,包含:1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等;2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項;3.產學連攜之本部機能的相關情報;4.面向正式共同研究的配套措施,如平均交涉期間、跨領域型共同研究;5.各大學之專精領域及其實例;6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況;7.大學發起的創投事業數及其支援體制;8.混合僱用制度的狀況。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告,關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues),報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題,期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性,並避免產生排除性或歧視性之對待,但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示,巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯,其對於消費者之潛在利益自是不言可喻,然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後,聚焦於巨量資料生命週期的後端,亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式,例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護,或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險,像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄,而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次,報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點,包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法,報告也列出7項預擬提問,協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。