美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則
美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。
這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標：
一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。
二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。
三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。
這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
楊皓勻
副法律研究員 編譯整理
1. The White House, Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications (Jan. 06, 2020), https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2020/01/Draft-OMB-Memo-on-Regulation-of-AI-1-7-19.pdf (last visited Feb. 10, 2020).
2. SciPol, Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications (Draft Memorandum) (Jan. 07, 2020), https://scipol.duke.edu/track/guidance-regulation-artificial-intelligence-applications-draft-memorandum (last visited Feb. 10, 2020).
3. AI Trends, White House Releases 10 AI Principles for Agencies to Follow (Jan. 07, 2020), https://www.aitrends.com/ai-in-government/white-house-releases-10-ai-principles-for-agencies-to-follow/ (last visited Feb. 10, 2020).
4. Karen Hao, The US just released 10 principles that it hopes will make AI safer (Jan. 07, 2020), https://www.technologyreview.com/s/615015/ai-regulatory-principles-us-white-house-american-ai-initiatve/ (last visited Feb. 10, 2020).
聯邦採購規則（Commonwealth Procurement Rules）為澳洲財政部（Australia Government Department Of Finance）依公共治理、績效及課責法（Public Governance, Performance and Accountability Act 2013）授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則，並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外，另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施，同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭，新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會，並以符合最佳性價比之原則考量下列事項： 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益； 二、 中小企業參與競標之障礙，如投標之資金成本； 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻； 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益，包含在合適之情況下，將大型專案拆分為數項小型專案。 此外，新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分，超過澳幣10億元之採購契約，採購總金額中至少25%應係向中小企業採購，較修正前提高5%；超過澳幣2,000萬元之採購契約，採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購，較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻，因此提高中小企業之採購比例，預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
IBM同意中國大陸政府檢視部份產品原始碼近年來中國大陸政府為了資安考量，制訂相關法規要求外國科技公司進入中國大陸市場時必須提供程式原始碼，避免他方非法(例如利用病毒)透過電腦軟體進入中國大陸的系統和資料。 IBM公司近日發表聲明，允許特定國家在其嚴格的監控下，檢視其部份產品的軟體原始碼，確保產品沒有資訊安全的漏洞，中國大陸也在這些特定國家之列。這是美國重要的科技大廠，首次公開同意遵守中國大陸政府對於外國技術的資訊安全審查，然而此舉讓美國政府與其他矽谷科技公司頗有微詞。 IBM開放檢視其程式碼的對象為中華人民共和國工業與信息化部。IBM在聲明中表示，原始碼的檢視必須在IBM公司內，於無網路連線並受IBM安全應用程式監控的環境下進行，並保證這些軟體原始碼不會被釋出、被複製，或以任何方式改作。在嚴格的環境和時間限制下，IBM不會讓中國大陸政府有機會接觸其客戶資料庫，也不會涉及後門程式(back door)。至於會提供哪些產品的原始碼檢視，或中國大陸官方可檢視的時間有多長，IBM尚無明確說明。事實上IBM並非唯一提供程式碼的科技公司，微軟公司早在2003年即允許中國大陸、俄國、英國等國家檢視微軟Windows部分產品的原始碼。 有市場分析公司指出，IBM為降低智慧財產權被複製的風險，所釋出的原始碼可能只涉及基本功能，不包含專有的演算碼，且像IBM此類的公司，應該擁有閉源軟體(closed-source)或特別的軟體以嚴密地維護底層的原始碼，避免中國大陸政府藉由檢視原始碼執行反向工程(Reverse Engineering)。 IBM公司願意提供中國大陸政府檢視部分產品原始碼，目的在於展示其產品安全性，試圖擴展IBM在中國大陸的商業版圖。IBM旗下的雲端運算平台Bluemis未來將與中國大陸的數據中心服務公司—北京世紀互聯寬帶數據中心有限公司合作。該公司同時也是微軟在中國大陸的合作夥伴。
營業秘密與競業禁止－簡評臺灣高等法院台南分院102年度上易字第212號判決 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。