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:
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。
歐盟執委會於2018年6月成立人工智慧高級專家組(The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG),主要負責兩項工作:(1)人工智慧倫理準則;(2)人工智慧政策與投資建議。並於2019年4月8日提出《可信賴的人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),2019年6月公布之《可信賴的AI政策及投資建議》(Policy and Investment Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence)則是人工智慧高級專家組所交付之第二項具體成果。 該報告主要分為兩大部分,首先第一部分是要透過可信賴的人工智慧建立對歐洲之正面影響,內容提及人工智慧應保護人類和社會,並促進歐洲公司各部門利用人工智慧及技術移轉,而公部門則扮演人工智慧增長及創新之催化劑,以確保歐洲具有世界一流之研究能力;第二部分則是影響歐洲各成員國建立可信賴之人工智慧,內容則提及將發展人工智慧相關基礎設施、教育措施、政策規範及資金投資,同時合法、有道德的使用各項數據。 在本報告中關於法規面的建議則是進一步制定政策和監管框架,確保人工智慧在尊重人權、民主及創新下發展,因此將建立人工智慧政策制定者、開發者及用戶間的對話機制,若是遇到將對社會或是人類產生重大影響之敏感性人工智慧系統,除透過歐洲人工智慧聯盟(The European AI Alliance)進行對話之外,也需要在尊重各成員國之語言及文化多樣性下展開協調機制。另外,報告中也特別提到如果政府以「保護社會」為由建立一個普遍的人工智慧監督系統是非常危險的作法,政府應該承諾不對個人進行大規模監視,並在遵守法律及基本權利下進行人工智慧系統之發展。
美國3月發布AI國家政策框架美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策(National Policy Framework for Artificial Intelligence,下稱AI框架),提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性,亦非創立新規範,僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議,以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令,並於三天後簽署14179號行政命令,《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI),內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月,川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan),政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動;後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令,核心目標係排除地法對國家AI政策之影響,確保聯邦法規於AI治理上之優先,避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線,並具體化為立法建議,包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上,AI框架主張不增設新AI專門單位,而是透過現有機構依其專業領域彈性管理,同時亦要求建立聯邦層級之AI法規,制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題,僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議,針對兒童、創作者及社區提供保障,並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護,要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施,並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法,強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時,應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統,並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序,以加速AI基處建設發展,並且同時顧及民生能源,確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺,並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力;對於中小企業應提供AI資源協助,普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障,同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調,國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制,以保障著作權人與AI供應商間之協商管道;同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施,避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調,聯邦政府須保障言論自由,並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商,包含AI供應商,基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位,國會應建立監管沙盒鼓勵創新,並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上,應避免建立新的監管機關,而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管,確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段,將AI納入現有教育及職訓計畫中,制定精準的人才扶持政策,並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架,避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架,透過聯邦優先原則取代各州不一之法律,以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發,亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者;但仍須尊重傳統之州警察權力,尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策,強調監管鬆綁,並欲降低對AI之嚴格管制,促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準,但核心並非推動單一、全面性之法規改革,而是針對各特定領域給予立法建議,透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度,美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法,然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策,未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言,美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險,而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議,未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中,以及是否能有效平衡監管及創新需求,仍有待後續觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
WHA79通過加強藥品監視決議 強化全球衛生體系韌性第七十九屆世界衛生大會(Seventy-ninth World Health Assembly, WHA79)基於智利、埃及、科威特、秘魯、卡達、突尼西亞及坦尚尼亞等七國提案,於5月23日通過《推動智慧、高效的藥品監視,作為強健、永續、具韌性與回應性衛生體系的核心工具——惠及所有人、覆蓋所有地方》(Advancing smart, efficient pharmacovigilance as an essential tool for robust, sustainable, resilient and responsive health systems, for everyone, everywhere)決議。 以下為決議之摘要: 一、定位擴展:由用藥安全邁向衛生體系韌性 該決議將傳統以上市後用藥安全監視(pharmacovigilance, PV)定位為具韌性衛生體系的制度工具之一,以風險為基礎的藥品與疫苗安全監視,是確保病人安全、推動藥品與疫苗可近性及達成全民健康覆蓋(Universal Health Coverage, UHC)的重要基石。 二、結構性挑戰:系統碎片化、能力落差與錯假訊息 該決議指出,當前全球藥品監視體系面臨三項核心挑戰。其一,不同疾病所建立的藥品監視系統缺乏協調與整合,導致資料分散、資源重複運用及整體效率不彰的問題;其二,各國在監管能力與基礎建設方面存在顯著落差,使資料的完整性與代表性受到限制,特別影響資源有限的國家在區域及全球決策中的實質參與;其三,有關藥品與疫苗安全的錯誤與虛假資訊持續透過社群媒體擴散,削弱公眾對監管機關的信任,增加推動公衛措施的困難。 三、具體行動:整合系統、強化法制與推動國際協作 該決議明確要求成員國須整合並強化現有藥品、疫苗等監視系統,提升資料互通與運用效率以防資源重複,同時應完善法規,將藥品監視納入製造商與市場授權持有人等主體的核心義務,並投入資源培養專責人力與技術。而WHO則須持續更新技術指引與工具、建立績效指標,並在尊重資料主權與安全的前提下推動共享機制,以促進全球資料品質及支持國家公平參與。 綜上所述,該決議反映全球藥物安全監視的定位,已從單純著重「用藥安全」,擴展為確保藥品與疫苗安全、品質與可近性的重要治理工具,並將藥品監視視為支持衛生體系韌性的一項關鍵制度。