美國「刑事鑑識演算法草案」
美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 （Justice in Forensic Algorithms Act），以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條，美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standard）必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準，且該標準應包含以下內容：
一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準，以因應使用或發展電算鑑識軟體，所造成區別待遇產生之潛在衝擊。
二、該標準應解決:（1）電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論，且於具備特定方法之案例上，是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性，以及團隊進行哪些研究以驗證該方法；（2）要求對軟體之測試，包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果，例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。
三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件，內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。
四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證，包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外，亦應要求列於公開報告內之相關資訊，且於軟體更新後亦應持續進行驗證。
五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
余和謙，歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8236（最後瀏覽日：2020/02/15）
張腕純，英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=8249&no=64 （最後瀏覽日：2020/02/15）
網路搜尋引擎的巨人 Google ，近來有一項計畫，即對圖書館中的書籍做掃瞄，然後讓使用者透過網際網路搜尋書籍的內容。由於 Google 計畫掃瞄供搜尋的書籍中，包括許多目前仍受到著作權保護的著作，因此 Google 此舉，是否造成對書籍著作權的侵害，便引發了相當的爭議。 在近日的一個討論會中，學者、作者與出版商群聚一堂，就 Google 此一計畫的合法性進行討論，並就是否對 Google 進一步提出訴訟做討論。 Google 宣稱，此一計畫是人類知識發展的一大進步，把人類的觀念與想法，做有系統的歸類整理，並讓大眾更容易接近與使用，對於人類知識的傳播與進步，有重大貢獻。 然而，作者與出版商方面，則認為 Google 此舉侵害的作者與出版商的著作權。就此，作者與出版商已做出回應。先前，美國出版商協會 (The Association of American Publishers, AAP) 已於 10 月 19 日對 Google 提起訴訟，希望經由法律的判決，認定 Google 的作法侵害著作權。從法律上來看， Google 此一計畫是否侵害著作權，確有爭議之處。從美國作者與出版商激烈的反應來看，將來有可能還會有其他的訴訟，甚至集體訴訟 (Class Action) 的產生，其後續效應，值得觀察。
中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》，以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》（关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见），旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》（国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见）及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》（关于 “人工智能+交通运输”的实施意见）的要求，以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明，中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域，持續推動AI驅動的創新產業發展，深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展，預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效，形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用；而預計至2030年，民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立，成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域，提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景，例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外，為推動民用航空AI算力基礎設施的建設，也鼓勵建造算力與資料中心，期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用，本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》（民航人工智能应用场景参考指引），該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景，說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度，以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
日本用老鼠複製人類腎臟日本慈惠醫科大學研究人員用人類幹細胞，植入實驗鼠胚胎中，培育出具有人基因的複製腎，能過濾尿液。 研究人員先把生成腎臟的神經營養因子基因植入骨髓含有的幹細胞，然後在實驗鼠胚胎未生成腎臟前，將幹細胞注入胚胎中可生成腎臟的部位。隨後，研究人員摘出胚胎中相當於腎臟的部分。經過六天的培養，這部分組織長出了讓腎臟發揮功能的腎單位及其周圍的腎間質。基因檢查結果確認該腎臟是由人的骨髓幹細胞生成。研究人員再將這一"複製腎"移植到其他實驗鼠的腹部，約二周時間後，"複製腎"生長到一百五十毫克。 利用骨髓幹細胞進行再生醫療，生成皮膚和軟骨等已經進入實用階段，但利用動物再生人類器官還沒有先例。參加研究的橫尾隆認為，從理論上說，用這種方法生成的器官不會發生排異反應。除腎臟外，這種方法還可用來生成胰腺和肝臟。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。