德國交通部與歐洲道路安全資料工作組簽署多方協議，透過車聯網分享交通狀況資料以提升道路安全
德國聯邦交通及數位基礎設施部（Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI）於2020年12月2日公布與道路安全資料工作組（Data Task Force for Road Safety）成員簽署多方協議，以促進交通資料於道路維運單位、聯網車、智慧基礎設施間傳輸交換，進而透過最新技術識別道路危險狀況，以提升交通安全。
道路安全資料工作組係由歐盟成員國、車輛製造商、相關應用服務提供商所組成的公私合營夥伴關係，其任務為透過政府與產業相關利益者之合作，促進道路安全性資料可跨品牌和跨國界共享，並於公平可靠的合作夥伴關係下，促進公平競爭。
而在多方協議中，歐盟成員國，道路交通管理單位，汽車製造商和供應商以及地圖服務提供商等成員，承諾進行長期資料交換，並於協議中定義如何在安全相關交通資訊（Safety Related Traffic Information, SRTI）生態系統內，以公平、可靠的方式近用相關資料，並規定合作夥伴於SRTI價值鏈中應扮演的角色與責任，和透過分享安全相關的的資料，進而提供安全性服務。而在簽署本協議前，已成功完成可行性研究，在2019年6月至2020年10月間，不斷地測試SRTI系統並交換共數百萬筆資料，包括危險事故現場、暫時性濕滑路面、視野受限、特殊天候狀況等資訊。而在初步測試報告指出，透過上述資料交換，可發出相關危險交通狀況警告，能迅速有效因應各狀況作出適當的決策。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
專案經理 編譯整理
Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, Mehr Straßenverkehrssicherheit durch Datenaustausch, https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Pressemitteilungen/2020/072-scheuer-data-task-force.html(last visited Feb.20, 2021)
甘琳，〈車聯網「V2V」簡介〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8014&no=67（最後瀏覽日：2021/02/20）。
李鈺翎，〈5G汽車協會發布《道路使用者保護白皮書》〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8590 （最後瀏覽日：2021/02/20）。
世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
歐盟將立替代能源新法日前，歐盟執委會於2008年1月23日提交了一份關於整合性發展境內替代能源之新法制架構指令建議案，並欲藉該建議案來進一步促進生質能、太陽能與風能等相關新興能源技術之開發。該建議案還提到，歐盟所屬會員國原則上須依據於2005年當時替代能源之貢獻比例為基礎，再向上調增5.5%後來作為該會員國之替代能源預定貢獻目標。不過，考量各會員國之國情並不相同，故該建議案要求歐盟對於各會員國替代能源預定貢獻目標之制定，應採「差別化」之方式，使其可先自由調整與決定究欲採取何種比重與模式來發展各類替代能源，最後，再將所決定之能源發展策略大綱置於國家行動方案書內（National action plans, 簡稱NAP），並於2010年3月31日前提交執委會進行審核。此外，執委會也設定了一系列短期性目標，以確保能漸次穩定地朝2020年之目標前進。而有關開發生質能及永續性方面，鑑於生質燃料之發展仍具相當之爭議，故於飽受各界沉重之壓力下（如：非政府民間組織以及科學聯盟團體），未來布魯塞爾方面勢要提出一更加周嚴之永續性基準，以確保在該建議案所制定之生質燃油目標下，不會進一步導致生態系統失衡、森林濫伐、人口遷徙、糧食價格上漲以及釋放更大量CO2等問題產生。
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，下文簡稱MAS）於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》（Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections）文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行（Domestic Systemically Important Banks，下文簡稱D-SIBs）進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成，其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失，希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待，簡要說明如下： 1.董事會和高階管理層的監督： 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如，定期向董事會報告資料管理領域的重要問題；高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊，並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位： 銀行應建立資料管理單位，並為資料管理辦公室提供明確的任務授權，以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制： 銀行應建立資料品質管理架構與流程，以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如，建立有效控制資料流的機制；建立資料品質指標或計分卡；使用終端使用者運算工具（end-user computing tools）處理資料時，應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級： 銀行應制定升級標準和行動計畫，以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系（data lineage）來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用：BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會（the Basel Committee on Banking Supervision）第239號規範：《有效風險資料聚合及風險報告原則》（Principles for effective risk data aggregation and risk reporting），適用於全球的系統性重要銀行（Global Systemically Important Banks），巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則，因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外，MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍，例如在範圍內報告（in-scope reports，或稱主要風險報告）中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業，資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力，並針對內部的問題進行改善。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為： 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準； 2. 「評估」風險的可能性與危害程度； 3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害； 4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。 其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。