歐盟2020年人工智慧白皮書
歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust），以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力，均不應脫離歐盟以人為本的最高價值，包含：開放（open）、公平（fair）、多元（diverse）、民主（democratic）與信任（confident），因此在人工智慧的發展上，除了追求技術的持續精進與卓越外，打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。
歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標，提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面，執委會建議的措施包含：建立人工智慧與機器人領域的公私協力；強化人工智慧研究中心的發展與聯繫；每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心；歐盟執委會與歐洲投資基金（European Investment Fund）將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資；運用人工智慧提高政府採購流程效率；支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」（Horizon Europe）科研計畫密切結合。
而在建立對人工智慧的信賴方面，執委會建議的措施則包含：建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規；具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制；政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具；應確保所使用的資料不帶有偏見；廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見，並據以在2020年底前提出成員國協力計畫（Coordinated Plan）之建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=8249&no=64 （最後瀏覽日：2020/03/05）。
美國聯邦法院近日判決Google販售含Rosetta Stone的關鍵字廣告，並不會造成Rosetta Stone商標的混淆而構成侵權，同時也沒有商標淡化、輔助侵權以及侵權的連帶責任等問題。 在Rosetta Stone與Google一案(Case No. 09cv736, E.D. Va., 8/3/10)的判決中，法院並未再著墨於過去十年來爭論不休的關鍵字廣告販售是否構成商標使用的問題；在本案中，法院假定Google的行為構成潛在可訴的商標使用，在沒有事實爭議的情況下做出對Google有利的即決審判(summary judgment)。判決中認定Google販售Rosetta Stone關鍵字廣告給第三人，並不會對Rosetta Stone的商品來源造成混淆，法院認為Google的使用者可以分辨實際的搜尋結果，以及廣告主的贊助廣告連結。 法院也認定Google對於Rosetta Stone商標的使用受到功能性原則的保護。在本案中法院認為Google的關鍵字扮演著必要的指示功能，並影響廣告的成本與品質。如果沒有這樣的功能，Google將必須為希望鎖定在目標客戶的廣告主創造一個沒效率的搜尋系統。 而過去6個月近200個案例中，Google都在接到Rosetta Stone的通知後，將相關訊息移除，因此，法院援引近期Tiffany 與eBay一案(600 F.3d 93, 2d Cir. 2010)，認為Google對於贗品販售者購買關鍵字廣告的一般性認知，尚不足以構成輔助侵權的主觀認知要件。 另外，法院認為僅僅廣告購買的交易關係，並不足以讓Google與贗品之間建立起侵權的連帶責任，就像時代廣場的廣告看板租用一樣，沒有證據顯示提供廣告空間的Google掌控這些贊助廣告的外觀與內容；而在2004年Google開始開放以商標作為關鍵字廣告之後，Rosetta Stone的聲譽持續成長，法院表示無法證明Rosetta Stone的商標因為Google關鍵字廣告販售而淡化。 本案的判決可能終止長久以來對於以商標作為搜尋引擎關鍵字的爭議，儘管商標權人在Rescuecom與Google一案(562 F.3d 123, 2d Cir. 2009)中確認了這樣的行為構成了可訟的商標使用行為，但這樣的行為是否構成侵權仍有待進一步的檢驗，而近五年來Google的關鍵字廣告販售已經變成普遍的商業型態，而Google使用者也越來越習慣分辨一般搜尋結果與贊助廣告的差異，因此，對於這樣的行為要被認定為有混淆誤認之餘而構成侵權，商標權人在美國恐怕還有一段辛苦的路要走。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
歐美貿易與技術理事會發表第6次聯合聲明，確保雙方於新興技術及數位環境之領導地位歐美貿易與技術理事會（EU－U.S. Trade and Technology Council，TTC） 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議，依據會後聯合聲明，雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰，同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作，並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準，簡述如下： (1) AI技術：採取「風險基礎方法」（risk-based approach）實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖（Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management），提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險；更新關鍵AI術語清單（a list of key AI terms），減少雙方於概念認知上的誤差；承諾建立對話機制，以深化雙邊合作。 (2) 半導體：為促進半導體供應鏈韌性（resilience）與協調（coordination），將延長實施「供應鏈早期預警機制」（joint early warning mechanism）及「透明機制」（transparency mechanism）兩項行政安排，共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。 (3) 量子技術：雙方將成立量子工作小組（Quantum Task Force），以制定統一量子技術標準，加速技術研發。 (4) 6G技術：雙方通過「6G願景」（6G vision），並對於未來研究合作簽署行政安排（administration arrangement），建立6G技術開發共同原則。 歐美雙方期望透過上述作法，促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化，以確保經濟安全及落實數位轉型，確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。