聯合國教科文組織發布《人工智慧倫理建議書》草案
聯合國教科文組織於2020年9月發布《人工智慧倫理建議書》草案（First Draft Of The Recommendation On The Ethics Of Artificial Intelligence）（下稱建議書），以全球性的視野與觀點出發，為第一份全球性關於人工智慧倫理的建議書，試圖對人工智慧倫理作出框架性規定，對照其他區域性組織或個別國家人工智慧倫理準則或原則，著重之處稍有差異。該建議書係由組織總幹事Audrey Azoulay於2020年3月任命24位在人工智慧倫理學方面之跨領域專家，組成專家小組（AD HOC EXPERT GROUP, AHEG），以《建議書》的形式起草全球標準文書。
其主要內容提到六大價值觀：（一）人性尊嚴（Human dignity）、(二）基本人權和自由（Human rights and fundamental freedoms）、（三）不遺漏任何人（Leaving no one behind）、（四）和諧共生（Living in harmony）、（五）可信賴（Trustworthiness）、（六）環境保護（Protection of the Environment）。其中尤值關注處在於，建議書除強調人工智慧的技術、資料及研究需要進行全球範圍的共享外，相當重視世界上所有的國家及地區在人工智慧領域是否能均衡發展。特別在六大價值觀中提出「不遺漏任何人」觀點，也同時呼應了聯合國永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）的倡議。在人工智慧技術發展過程中，開發中國家（global south）及相對弱勢的群體是相當容易被忽略的。人工智慧蓬勃發展的時代，若某些群體或個體成為技術弱勢者，不僅在技術發展上有落差，更可能使人工智慧系統容易產生歧視、偏見、資訊和知識鴻溝，其後更將導致全球不平等問題的挑戰。
由專家小組起草的建議書草案已於2020年9月提交給聯合國成員國，作為對建議書的初步報告。該報告將提供給各會員國，並同步提交給預定於2021年召開的政府專家委員會，最後預計於2021年底的提交聯合國教科文組織大會。
游詩喬
副法律研究員 編譯整理
Elaboration of a Recommendation on the ethics of artificial intelligence, https://en.unesco.org/artificial-intelligence/ethics , (last visited Dec.12,2020).
Outcome document: first draft of the Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373434 , (last visited Dec.02,2020).
Preliminary study on the Ethics of Artificial Intelligence, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367823 , (last visited Dec.18,2020).
COVID-19疫情後美國開始積極處理藥品供應鏈脆弱性，為提振本土製造與審查效率，美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2025年6月17日宣布將試辦「局長國家優先審查券」(Commissioner’s National Priority Voucher, CNPV)。該計畫依據《聯邦食品、藥品與化妝品法》(The Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FFDCA)與《公共衛生服務法案》(Public Health Service Act, PHSA)授權。CNPV將不同審查分組集中處理，並結合資料預先提交機制，力求將一般10-12個月的審查流程壓縮至1-2個月，試辦期為一年，並與現行優先審查及優先審查券(Priority Voucher, PRV)機制獨立並行。 內容要點： 1.遴選資格：符合任一「國家優先」標準之廠商 因應公衛危機：如廣效疫苗開發 帶來潛在的創新療法：超越突破性療法認定成效的新型療法 解決未滿足公共衛生需求：如罕病或缺乏療效標準治療之疾病 提升美國供應鏈韌性：如將藥品研發、臨床、生產遷至美國 提高可負擔性：將美國藥價降至最惠國藥價，或減少下游醫療費用 2.使用與要求： 適用階段：可於申請臨床試驗或申請藥證等階段啟用，亦可先領「未指名券」保留資格。 文件要求：需提前60天提交完整藥品化學製造與管制(Chemistry, Manufacturing, and Controls, CMC)與仿單預審，如遇重大缺件FDA得延長審查期限。 有效性：2年內使用，逾期失效；不可轉讓，但併購案中可沿用。 CNPV透過團隊同日決策，有望在FDA人力縮減背景下縮短審查時程。並強調國家利益，可能優先惠及具戰略價值及在美投資的大型藥廠；對我國優化藥品審查流程與吸引製造投資等目標，亦具重要參考價值。
美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
法學新論：從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策