美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」
美國國防部（Department of Defense）於2020年2月採納由美國國防創新委員會（Defense Innovation Board, DIB）所提出之「人工智慧國防運用倫理準則（AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense）」，以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。
美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會，設置目的在於依美國新創科技，提供意見予美國國防部，與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣，美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」，以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。
倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」，對於「人工智慧」之定義，倫理準認為人工智慧並無精確之範疇，只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」，皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出，「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統（Autonomous Weapon System）」之定義不同，但有可能重疊，而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動，即可在無人類監督之情形下，自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。
美國國防創新委員會表示，該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下，融入現代化對於人工智慧之要求，如國際公約中之戰爭法（Law of War）即為本準則之傳統標準之一，舉例而言，如人工智慧被裝置於武器中，其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。
除此之外，準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求：（1）人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務，且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任；（2）對於目標之選擇或分類，應維持公平性，且不得有歧視性；（3）對於人工智慧之設計、應用以及使用，應有明確之工程標準以及資料保存程序，此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善；（4）「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域，且完善之檢測、維修，應適用於該人工智慧之全部生命週期。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
根據德國專利商標局（Deutsches Patent- und Markenamt）2017年度報告，德國該年境內發明專利申請量達67,707件，僅較2016年下降0.3％（2016年專利申請量達歷年新高），主要領域在交通；而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表： （件數） 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源：德國專利商標局 其中，德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告，該年自動駕駛專利申請數量有2,633件，較2016年增加14％，是2013年的兩倍。 在德國4,810件自動駕駛專利中，德國汽車公司就擁有超過2,006件，占42％，日本為28％，美國為11％。僅2017一年，德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利，較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。 此外，德國境內電動汽車專利申請也增加10％，總數達到3,410件，超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池，德國汽車公司高居專利申請量榜首，其中以Bosch和Schaeffler為最。 事實上，除了在德國境內，全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有，截止至2017年底，占了48.8％，其中Bosch排名第一，共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖： 單位：件 資料來源：德國經濟研究所（Institut der deutschen Wirtschaft） 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則，規範企業非財務資訊揭露義務標準瑞士聯邦委員會（The Swiss Federal Council）於2022年11月23日發布氣候揭露規則（L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques），旨在補充《瑞士債法典》（Code des Obligations）企業非財務資訊揭露義務之標準，要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊，並於2024年1月1日起生效。 依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度（Transparency on Non-Financial Matters）」規定，擁有500位以上員工，且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司（下稱大型企業）每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容，要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊，要點如下： （1）明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊，皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。 （2）將氣候相關財務揭露工作小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD）公布之「TCFD建議書（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」與附件「TCFD建議書之實施（Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」納為瑞士大型企業氣候揭露標準，包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題，並應留意建議書「適用所有部門（all-sectors）」與「個別部門（certain sectors）」之指引。 （3）如未依規定揭露者，則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式，或說明無須遵循的正當理由。
網路線上廣播電視正方興未艾 澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》，以強化公部門之AI風險管理2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）