美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案
美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。
該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為：
- 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）；
- 公眾參與（Public Participation）；
- 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）；
- AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）；
- 獲益與成本原則（Benefits and Costs）；
- 彈性原則（Flexibility）；
- 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）；
- AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）；
- AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）；
- 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。
此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
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江敔菲
副法律研究員 編譯整理
Russell T. Vought &Acting Director, Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications, https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2020/01/Draft-OMB-Memo-on-Regulation-of-AI-1-7-19.pdf
Exec. Order 13,609, Promoting International Regulatory Cooperation, § 2(ii)(A), 77 Fed. Reg. 26,413, 26,413 (May 1, 2012), https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/omb/inforeg/inforeg/eo_13609/eo13609_05012012.pdf
HOMELAND SECURITY DIGITAL LIBRARY, Executive Order 13859: Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence, https://www.hsdl.org/?abstract&did=821398
歐盟推動的有毒物質禁制令（ Restriction of Hazardous Substances, RoHS ）自今（ 2006 ）年 7 月後開始啟動，國內多家 IT 廠商如主機板、液晶螢幕等業者均表示產品符合 RoHS 規範，政府提供的資料也指出，台灣大約八成的供應商和製造商符合 RoHS 規範，但是依照綠色環保產品行銷業者的觀察，實際數據遠低於此，應該只有五成不到。 所謂的 RoHS ，係明列自 2006 年 7 月後，製程、設備及材料處理研發禁止使用 6 種有毒物質，如鉛、汞、鎘等，內含六項管制物質的產品將不可在市面流通，屆時輸歐的電子、電機產品皆必須符合該標準。如果一旦抽驗發現有毒物質，產品即可能遭受召回、高額罰款或者長期法律訴訟。 廠商所謂的「符合」還有很多可議的空間，主要原因有兩種：首先製造商在取得供應商提供的原物料時，也許前者的確不含有毒物質，但是在製程、運送過程中，原物料仍有被污染的可能性，例如有鉛和無鉛產品共用一條生產線。然而製造商但憑供應商提供的品質文件就聲稱終端產品符合了 RoHS 規範。 其次，即使是供應商表示原物料符合 RoHS 規範，也還有待商榷，因為這必須判定供應商的原物料送審時，是以混測還是均質檢測。所謂的混測就是把包含兩三種不同原料的產品一併送測，這時候即使單一原料含有有毒物質，但在和其他物質含量平均後就無法檢測出來。均質檢測則就是每個原料都單獨出來檢驗。由於後者的成本高出許多，因此國內供應商多以混測方式送審，使得檢測結果可信度並非絕對。 RoHS 對將大量產品輸出歐洲市場的台灣 IT 產業影響深遠，根據經濟部技術處所提供的資料，據估計將有近 3.5 萬家廠商、高達新台幣 2,446 億元的產值將受到衝擊。基於此原因，經濟部技術處於去（ 2005 ）年七月啟動「寰淨計畫（ G 計畫）」，結合系統廠商、檢測驗證機構、資訊服務業者等單位，以系統廠商帶動下游供應商的方式，加速國內電腦廠商推出符合環保規範的產品。儘管政府推動甚殷，國內供應商的確在前年開始準備，不過要確實符合 RoHS 之規範精神，而非僅是形式上符合，仍有待政府與業者共同努力。
澳洲開放醫療性複製去（2006）年12月6日，澳洲眾議院核准之前參議院所通過的人類胚胎複製解禁法案，此法案由前健康部長亦是現任參議員Kay Patterson所提出，由於投票所涉及議題過於敏感，故各政黨開放其所屬議員自由投票，最終結果為贊成82票，反對62票。解禁法案主要是准許醫療性複製，但複製出來的胚胎不得植入子宮，且需於14天內被破壞或銷毀。另外，Kay Patterson表示，解禁法案將於健康及科學主管機關草擬卵子捐贈與研究授權指導方針的六個月後，開始施行。最後，此一修法應於3年後接受檢視。 目前澳洲與複製技術相關之法規有：人類複製禁止法（Prohibition of Human Cloning Act 2002）及人類胚胎研究法（Research Involving Human Embryo Act 2002）。人類複製禁止法顧名思義，即不允許任何形式的人類複製，而禁止項目包括：製造人類複製胚胎、將人類複製胚胎植入人類或動物體內、進出口人類複製胚胎………等等。前述修法通過後，澳洲國內將可進行為醫療目的之複製胚胎行為，為其國內胚胎幹細胞發展開一扇窗。 近年來，由於複製技術及胚胎幹細胞研究正逐漸成為顯學，加上醫療應用潛力極大，故即使於社會輿論壓力下，仍有許多國家修立法准許醫療性複製，包括：瑞典、英國、韓國等等。澳洲這次的修法，是否代表全球對於複製技術規範之態度有了某種程度之轉變？值得持續觀察。
因應綠色採購 環保標章實驗室認證問題有待解決近年來，國際企業強調「綠色商機」，綠色競爭力更成為台灣企業進軍國際市場的指標之一。政府配合綠色風潮，鼓勵國內綠色生產及綠色消費，在政府採購法增列綠色採購條款，並通過「機關優先採購環境保護產品辦法」。然而這些美意，卻可能因為環保標章實驗室認證問題，大打折扣。 造成上述結果的主要原因是，我國因相關環保法令不周全，環保管理、監督單位權責不一，形成三不管局面，影響廠商競爭力。舉例而言，現在環保署嚴格把關環保標章實驗室，檢查近 20 家實驗室，最後只認定三家有合格檢測能力，廠商要取得環保標章，一定要找這三家業者，形成供需嚴重失衡局面，廠商耗時、浪費金錢，還是拿不到環保標章。 另外，環保標章實驗室的管理單位，應該是環保署還是經濟部標準檢驗局；發生爭議事件，環保署和標準局各有說詞。環保標章是環保署核發，但實驗室檢測、管理則由標檢局負責，故而出現三不管的局面。 今年 7 月 1 日 ，歐盟全面執行 RoHS （無鉛製程）環保措施，明年，歐盟開始執行 WEEE （廢棄電機電子產品回收）環保措施，由於台灣資訊大廠 98% 為出口導向，這兩個規定使我國資訊廠商不得不審慎因應之，然而， RoHS 及 WEEE 僅是一個開端，未來歐盟一旦通過 REACH 規則，因環保要求而受影響的產業將更多，可見環保標章實驗室認證問題，必須嚴格看待並儘速解決。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。