美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」
美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項：
一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用；
二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求；
三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。
四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。
五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。
六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。
七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。
八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。
九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。
十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。
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
Intelligence Community, Principle of Artificial Intelligence Ethics For The Intelligence Community（2020）, https://www.intelligence.gov/artificial-intelligence-ethics-framework-for-the-intelligence-community (last visited Aug. 10, 2020).
吳佳琳，〈歐盟公布人工智慧白皮書〉，法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8427&no=64（最後瀏覽日：2020/08/10）。
蔡宜臻，〈歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》〉，法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=0&d=8248&no=64（最後瀏覽日：2020/08/10）。
歐盟執委會於2020年1月8日發布《非歐盟國家智財權保護與執法成效報告》（Report on the protection and enforcement of intellectual property rights in third countries）。該報告自2006年起，每兩年出版一次，主要目的為確定特定非歐盟國家中智財權之保護與執法狀況，並列出每兩年的「優先關注國」（priority countries）清單。報告中亦說明，所謂「優先關注國」是對歐盟智財利益造成最大侵害的國家，而非指全球中智財保護狀況最有問題的國家。 本次報告臚列的國家中，中國為最需關注的第一級國家；第二級為印度、印尼、俄羅斯等；第三級則是阿根廷、巴西、馬來西亞、泰國、沙烏地阿拉伯等國。報告提到中國是歐盟境內仿冒品與盜版貨物的主要來源。在歐盟海關扣押的仿冒品與盜版貨物中，有百分之八十以上來自中國和香港。第二類優先國家，其智財保護與執法存在系統性問題，且問題解決上進度緩慢。而第三類優先國家智財領域表現上也有類似問題，僅在嚴重性和數量低於第二級優先國家。其中，沙烏地阿拉伯為今年新增為優先關注國家，研究報告指出該國常被作為中轉國家，傳輸歐盟境內仿冒與盜版貨物。 報告中亦提到上述國家共同問題，包含： 強制性技術轉讓策略（特別是中國）不利於外國產業（尤其是高科技產業）投資，使外國產業失去競爭優勢； 海關執法情形不一，往往沒有依職權採取人身拘提、扣押、銷燬仿冒及盜版貨物，或是未對運輸中的盜版貨品依法採取行動； 仿冒和盜版商品通常不會被執法部門直接銷燬，甚至會回到市場； 智財侵權罰則上，許多國家的懲罰過輕，無法造成威懾作用。 因缺乏執法政治意願和資源，使國家智財權執法情況薄弱，也導致技術基礎設施、人力資源、專業能力，甚或司法、行政以及一般公眾對智財權價值認識不足。
日本要求半導體等重要技術技轉前須進行報告，以強化技術管理日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局，於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件（技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について），指出在目前複雜的地緣政治情勢下，企業難以獨自進行技術管理，故須透過強化官民對話，讓雙方可共享現況及問題，俾利政府檢討管理措施。 經產省為強化技術管理，擬修正依《外匯與外國貿易法》（外国為替及び外国貿易法，以下簡稱外為法）授權制定之省令及告示，要求業者於技轉「重要技術」時，須依外為法第55條第8項進行事前報告，以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調，上述規定目的不是禁止技術移轉，而是進行適當之技術管理，故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後，經產省認為有技術外流之虞時，仍會要求業者申請許可。 根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案，以下4大領域10項技術被列為「重要技術」： 1.電子元件：積層陶瓷電容（積層セラミックコンデンサ（MLCC））、SAW和BAW濾波器（SAW及びBAWフィルタ）、電解銅箔、介電質薄膜（誘電体フィルム）、鈦酸鋇粉末（チタン酸バリウム粉体）。 2.纖維：碳纖維（炭素繊維）、碳化矽纖維（炭化ケイ素繊維）。 3.半導體：光阻劑（フォトレジスト）、非鐵金屬材料（非鉄金属ターゲット材）。 4.電子顯微鏡：掃描式電子顯微鏡（走査型電子顕微鏡（SEM））、穿透式電子顯微鏡（透過型電子顕微鏡（TEM））。
美國廢止FCC對ISP之隱私權規則2016年10月27日，FCC依據傳播法案(Communication Act)第222條通過《寬頻用戶隱私保護規則》(Rules to Protect Broadband Consumer Privacy, 下稱2016 Privacy Order)。2016 Privacy Order主要包含以下三點： 選擇加入（Opt-in）：當使用或分享消費者之「敏感資訊」，須事先取得消費者明確之同意。「敏感資訊」包括精確的地理定位資訊、財務資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全號碼(Social Security Number, SSN)、網站瀏覽與應用程式使用紀錄，以及通訊內容。 選擇退出（Opt-out）：對於符合消費者期待的「非敏感資訊」，除非客戶Opt-out，ISP業者皆能在未取得消費者事先同意之情況下自由使用與分享。例如電子郵件位址與服務介面資訊(service tier information)。 例外：推定客戶會同意之資訊，例如在客戶與ISP業者建立關係後，不須額外取得寬頻服務或計費之同意。 2016 Privacy Order通過後受到ISP業者大力抨擊，尤其是網站瀏覽與應用程式使用紀錄亦須取得消費者事先同意之部分，其認為如此可能扼殺電子商務發展，消費者亦可能被不必要的警示轟炸。由於2016 Privacy Order引起諸多不平，因此通過後半年，美國參議院與眾議院分別於2017年3月投票廢止，總統並於4月3日正式簽署此份國會審查法案(Congressional Review Act)。 廢止《寬頻用戶隱私保護規則》之原因為，消費者之個人資料雖可受到保護，但該規則僅適用於寬頻服務提供者與其他電信供應商，並不包含網站與前端服務(edge services)。是以僅ISP業者受到較嚴厲之管制，其餘網路服務則由FTC管轄，而FTC對隱私權之規範較為寬鬆，因此可能發生提供不同服務的兩家業者使用同一份客戶資料，受到的管制程度卻不同之情形。 贊成2016 Privacy Order之議員與消費者自助組織(consumer-advocacy groups)表示ISP業者應受到較嚴厲之規範，因消費者能輕易在網站間轉換，卻不能輕易更換ISP，且ISP得以取得消費者在所有網站上之瀏覽資料，但如Google與Facebook等大廠雖非ISP業者，卻亦能取得不限於自身網站的客戶瀏覽資料。 由於《寬頻用戶隱私保護規則》已正式廢止，FCC將不得再通過其他相同或實質上相同之規範，對ISP業者之管制回歸《傳播法案》第222條，亦即，對於網站瀏覽與應用程式使用紀錄之使用或分享，不須取得客戶之事先同意。
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。