美國「人工智慧應用管制指引」
美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則：
一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。
二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。
三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。
四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。
五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。
六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。
七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。
八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。
九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。
十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
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）
美國及歐盟於2021年6月在美歐峰會達成共識，宣布成立美歐貿易和技術委員會（EU-US Trade and Technology Council, TCC），並於2021年9月29日首次在美國匹茲堡舉辦會議，由歐盟執委會、美國國務卿、美國商務部及貿易代表共同主持，討論歐美未來在貿易與技術合作空間。 TTC目標是擴大並深化貿易與跨大西洋投資關係，更新21世紀國際經貿規則。美歐間在全球最大共同民主價值觀和經濟關係的基礎上，確保貿易和技術政策能為雙方人民提供優惠及服務。 其中關於美歐未來在貿易與技術合作的具體執行事項，則交由TTC組成共十個工作小組以應對一系列的全球貿易、經濟和技術議題，包括：技術標準合作、供應鏈安全、氣候和綠色技術、ICT安全和競爭力、資料治理和技術平台、威脅安全和人權的技術濫用、出口管制、投資審查、全球貿易挑戰以及中小企業取得和利用數位技術。透過TTC能使美歐兩國政府與利害關係者進行密集且持續的接觸，確保TTC合作計畫的成果能促進雙方經濟高度成長。 此外，TTC合作與交流不影響雙方各自監管自主性，並應尊重雙方不同法律制度。TTC合作同時也應關注包括WTO等多邊機構協調及與理念相近夥伴間之合作，以促進數位及經濟治理之民主與永續典範。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。
日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日，對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等，宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器，嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向，與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司，翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理，能製造更小且性能更高的感測器，並取得多項專利。 在2017年，原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由，提起告訴。經過兩次搜查，檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據，故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序，同樣適用民事上營業秘密法定構成要件，然而本案涉及的技術資訊，屬於工程上一般性、抽象性資訊，不符合秘密性要件。此外，法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級，在書面資料上標示「機密」外；且在保密期限屆滿後，亦未與生產商再簽署保密契約，難認為已採取合理保密措施，故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為，且法院對於刑事訴訟的舉證程度，要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷，避免因不當提起訴訟，造成科學技術發展的負面影響。但在本案中，法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高，為避免因營業秘密侵害行為，致損害企業競爭力，故採取刑事保護的必要性，越發提高。綜上所述，若企業欲透過刑事罰，保護營業秘密，須採取更嚴謹的管理措施，始能確保藉由刑事訴訟程序，主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國第七巡迴上訴法院於Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案認定GPL或自由軟體授權模式不違反聯邦反托拉斯法美國第七巡迴上訴法院（ U.S. Court of Appeals (7thCir) ）最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決，本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係，美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法，法院也同時明確表示，一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師，其欲販售由 BSD （ Berkeley Software Distribution ）所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本，而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種，想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定，不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用，上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零，涉嫌以掠奪性定價（ predatory pricing claim ）方式削減作業系統市場之競爭，已違反反托拉斯法。 法院認為，本案並無法主張掠奪性定價，蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格，其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果，且消費者並未因此受到損害。其次，法院也指出，著作權法通常對他人之改作權加以限制，其目的是為了收取授權金，不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金，因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者，將會違反著作權法，即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。