日本農林省研議農業AI契約指引
日本為提高農產品品質及附加價值，近年積極推動智慧農業，鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務，惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型，部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩，為避免上述狀況發生，農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」（農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会），研議「農業AI利用契約指引」，防止在進行AI相關應用研發時，農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用，導致其權益受損。
「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議，公布農業AI利用契約指引草案，草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係，以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍；(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權，契約要件（契約目的及契約當事人等）及農業AI模型研發流程等基本概念；(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項，以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題，如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等；(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約，以及向第三方提供農業資料之契約，說明契約內容重點及提供範本供作參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
澳洲隱私保護辦公室（Office of the Australian Information Commissioner,OAIC）在2019年11月發布的「2018-2019年度健康數位資料報告」（Annual Report of the Australian Information Commissioner’s activities in relation to digital health 2018–19），主要說明澳洲政府實施「選擇退出機制」（opt-out）後，對「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）（下稱系統）發生的影響，以及有將近1成的國民大量選擇退出系統，造成系統的醫療健康資料統計困難之檢討。 OAIC認為會發生國民大量選擇退出系統的原因，主要是不信任政府對系統資料保護及不清楚系統使用功能有關，因此提出年度報告，內容如下: 一、改善民眾對醫療資料保護的不信任，例如對醫療業者，開發保護病患隱私的指導教材，防止、外洩即時處理的能力。 二、加強宣傳，例如開發線上資源、影音等，讓民眾在使用系統時能有更清楚認識，且對選擇退出有更明確的認知。 三、改進系統設計，讓民眾能更清楚的看見使用說明，也能隨時掌握在系統上的資訊、設置警報提醒來防止他人侵入、也增加取消功能使資料達到永久刪除的效果。 建置該系統之目的，是因為國家有蒐集與使用國民的醫療健康資料需求，國民也能使用系統查看醫療紀錄、藥物過敏紀錄、曾使用與正在使用的藥物、血液檢查等；醫療人員也能透過醫療資料之電子化，減少重複及不必要的醫療檢查、對症下藥、避免因過敏引起的反應等，將醫療資源做有效的運用。 系統建置是依據「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012）第三章第一節註冊規定，要將國民的醫療健康資料納入系統，但不願意加入者，得選擇退出系統。而澳洲政府依據此法訂定選擇退出機制，2018年7月正式實施，要求全民強制加入系統，同時開放選擇退出機制，讓不願意加入系統的國民能選擇退出系統；選擇退出機制截止日期原先在2018年10月中旬，但在國民大量反應下，澳洲政府決定延至2019年1月底；在選擇退出機制的實施截止後，OAIC在2019年11月對選擇退出機制做出檢討報告，期望能透過檢討報告提出的建議來增強民眾對系統的信任與促進系統使用率。
OECD發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》、《資料治理政策制定之數位化指南》報告2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
OECD將就第一支柱金額A召開公開諮詢會議OECD（經合組織）於2022年9月12日巴黎時間12時至17時召開第一支柱金額A（Amount A of Pillar One）的公開諮詢會議。蓋2021年10月，共137個成員同意自2023年啟用雙柱計畫（Two-Pillar Plan），OECD為提供能協助各國制訂相關內國法之「示範規則（Model Rules）」，已多次並持續公開徵詢意見。 其中，作為第一支柱的全球利潤分配稅制，係針對全球收入逾200億歐元且稅前淨利逾10%的大型跨國企業，定其逾10%的利潤為「剩餘利潤」，並取25%依關聯性（Nexus）重新分配至價值創造地，此剩餘利潤即本次會議欲討論之金額A。 一旦劃歸金額A將適用高達25%之稅率，故2022年7月11日，OECD所公布第一支柱的「進度報告（Progress Report）」，即針對如何計算大型跨國企業之全球總所得、如何量化系爭所得為金額A之稅基、如何定關連性原則以決定各價值創造地對金額A徵稅權之有無及高低、稅捐競合時如何避免對金額A造成雙重課稅，以及各該要件之定義等核心問題，列出7項標題（Title）作為本次會議討論重點。 然而，除了金額A徵稅權之跨國分配所涉利害關係錯綜複雜外，因各國稅制與發展不一致、美國對雙柱計畫之態度似有保留、歐盟成員國迄今仍無法達成一致共識，以及烏俄戰爭引發的通貨膨脹等各種內外因素，均為第一支柱示範規則之訂定，甚至雙柱計畫之實施增加了不確定性。準此，本次會議重要性不言可喻，值得我國持續注意。
科羅拉多州議會通過《重大決策領域之自動化決策技術法案》，擬取代《人工智慧消費者保護法》科羅拉多州參議院於 2026 年 5 月 7 日三讀通過 SB26-189《重大決策領域之自動化決策技術法案》（A Bill for an Act Concerning the Use of Automated Decision Making Technology in Consequential Decisions，以下簡稱 ADMT 法案），隨後於 5 月 9 日獲眾議院表決通過。本法已於5月14日經州長簽署，預計將於 2027 年 1 月 1 日起生效施行： （一）核心規範：自動化決策技術 本草案僅就涉及個人權利具有「重大決策」（Consequential Decisions）影響之自動化決策技術，其應用領域包括：教育、就業、住宅、金融貸款服務、保險、醫療保健服務，以及必要之政府服務。顯示出科羅拉多州意在針對可能引發系統性偏見、歧視或實質損害之高風險領域加強保障消費者。 （二）開發者與部署者義務 1. 開發者之資訊揭露義務： 開發者必須向部署者提供詳盡之技術文件，其內容應涵蓋模型預期用途、訓練資料特性、已知之技術侷限、適當使用說明及人工審核指引。此外，若技術發生重大更新，開發者須即時通知下游，並保留相關記錄至少3年，以備法遵查核。 2. 部署者之消費者保護義務： 須在消費者與AI互動時提供「清晰且顯著」之告知義務外，若產生不利結果，必須在30日內以淺白語言向消費者說明該技術於決策中所扮演之角色。此外，部署者也須保障消費者的救濟權利，包含須建立錯誤資料更正流程，並確保消費者在面臨不利決定時，有權請求「具意義之人工審核」（Meaningful Human Review）。與開發者相同，部署者亦須履行至少3年之記錄保留義務。 本法案之提出，其用意在取代2024年《科羅拉多州AI消費者保護法案》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，SB24-205）。於法制層面而言，監管重心由「高風險人工智慧系統」（High-Risk AI Systems）轉向監管應用於重大決策領域之「自動化決策技術」（ADMT）。此變化反映出美國立法趨勢可能由廣義的技術風險管理，逐步調整為自動化決策工具對公民權益實質影響之精準規範。