美國聯邦資料戰略〈2020年行動計畫〉
美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案（President’s Management Agenda）〉，其中發展「聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）」，將資料作為戰略資產，藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度，為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分，以指導聯邦資料之管理和使用：1.使命宣言：闡明戰略之意圖與核心目的；2.原則：有十大恆定原則對於機關進行指導；3.實作規範：有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值；4.年度行動計畫：以可衡量之活動來實踐這些實作規範。
於2019年12月23日，〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布，其將建立堅實之基礎，在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之，〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動：
- 機關行動：旨在支持機關利用其資料資產，包括六大行動：(1)行動1：確認用於回答對於機關而言具有優先性之問題所需之資料；(2)行動2：將機關之資料治理制度化；(3)行動3：評估資料與相關基礎設施之成熟度；(4)行動4：確認提高員工資料技能之機會；(5)行動5：確認用於機關開放資料計劃之優先資料資產；(6)行動6：發布與更新資料庫存。
- 實踐共同體之行動：由特定機關或一群機關就一共通主題所採取之行動，可加速並簡化現有要求之執行，包括下列四大活動：(1)行動7：成立聯邦首席資料官委員會；(2)行動8：改善用於AI研究與發展之資料與模型資源；(3)行動9：改善財務管理資料標準；(4)行動10：將地理空間資料實務整合至聯邦資料事業中。
- 共享解決方案行動：為所有機關之利益、由單一機關或委員會試行或發展之活動：(1)行動11：開發聯邦事業資料資源儲存庫；(2)行動12：創建美國預算管理局聯邦資料政策委員會；(3)行動13：制定策畫之資料技能目錄；(4)行動14：制定資料倫理框架；(5)行動15：開發資料保護工具組；(6)行動16：試行一站式之標準研究應用程序；(7)行動17：試行一種自動化之資訊收集評論工具，該工具支持資料庫存之創建與更新；(8)行動18：試行用於聯邦機構之增強型資料管理工具；(9)行動19：制定資料品質評估與報告指引；(10)行動20：發展資料標準之儲存庫。
〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動，其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
歐盟考慮設立中央網路犯罪防制機構歐盟部長理事會（Council of Ministers）已於今（2010）年4月27日要求執委會檢視其網路犯罪防制目標，並調查是否有需要設立一中央機構，以儘速達成下列幾項目標，包括：提高調查人員、檢察官、法官及法院相關人員的專業標準、鼓勵各國警方資訊分享以及協調歐盟27個會員國間打擊網路犯罪所採取之方式。 部長理事會提議由執委會進行設立專責機構之可行性調查研究，擬由該專責機構負責前述目標之達成，亦須評估並監督預防性與調查性措施之實行。該調查研究中應特別考量欲設立專責機構之目的、範圍及可能的經費來源，另外亦需考慮是否將其設置於位於海牙的歐盟刑警組織（European Police Office, Europol）中。考量網路犯罪跨國界之特性，為使打擊網路犯罪之相關措施更有效，必須有良好的國際合作及司法執行互助配合。部長理事會認為藉由專責機構之設立，不僅能夠協助培訓法官、警方及檢察官，亦能做為聯繫網路使用者、受害者組織及其他私部門的常設機構。 本部長理事會將歐盟現有之網路犯罪防制相關計畫分成短、中、長期計畫，要求執委會定期追蹤各項相關計畫之執行情況，亦將設立網路犯罪防制專責機構列入執委會後續四年所持續執行有關犯罪與安全治理的斯德哥爾摩計畫（Stockholm Programme）中。 此外，部長理事會也呼籲歐盟各國追蹤用於網路犯罪之IP位置及網域名稱，同時要求執委會協助建立共通的廢止機制，以進行網路犯罪防制。 位於希臘的歐盟網路與資訊安全機構（European Network and Information Security Agency, ENISA），是現階段歐盟網路犯罪防治的研究機構，其進行資訊安全威脅行為之調查，並提供相關建議，但僅是資訊服務單位，未實際投入打擊犯罪行動。
搜尋引擎業者刪除特定檢索結果之判斷基準－日本最高法院平成28年(許)第45號(平成29年1月31日裁定) FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。