美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。
2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。
根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》(Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification)草案,並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》(Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679)透過案例分析進行補充說明,對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議,協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。 個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資,遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形,由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響,該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識,依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害(confidentiality breach)、完整性侵害(integrity breach)以及可用性侵害(availability breach)。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞,評估侵害對資料主體權利所產生之風險,制定適當計畫及程序採取適當因應措施,確定侵害事件之問題根因及安全漏洞,加強員工認知培訓及制定操作手冊,並確實記錄各項侵害行為,以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。 此外,該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例,分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩,共六大主題十八件案例,針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法,並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。
印度廣告標準委員會公布「虛擬數位資產和連結服務廣告指引」印度廣告標準委員會(Advertising Standards Council of India, ASCI)於2022年2月23日發布「虛擬數位資產及連結服務廣告指引」(Guidelines for Advertising of Virtual Digital Assets and Linked Services),旨在防止使用加密資產和相關服務用戶所面臨的風險。 本指引使用「虛擬數位資產」(Virtual Digital Assets, VDA)此專有名詞,而非「加密資產」,並將虛擬數位資產定義為透過加密或其他方法所產生的任何訊息、編碼或代幣,得以充當計價或記帳單位的憑證或儲存,包括加密貨幣和其他相關產品,例如非同質化代幣(NFTs)均屬之。 該指引目的在將虛擬數位資產廣告與印度廣告標準委員會所發布的準則保持一致,該準則要求廣告必須真實,不得因「模糊、誇大或遺漏」而誤導消費者,並且不得利用消費者之信任或欠缺了解。 最重要的是,廣告商必須在所有虛擬數位資產的廣告中,於明顯位置附上免責聲明,且免責聲明必須至少佔總印刷或靜態廣告空間的20%,而動態廣告至少要有5秒,並且必須出現在聲音和社群媒體廣告中。免責聲明中應載明:「加密資產和非同質化代幣並不受監管,風險高。此類交易造成的任何損失可能因為沒有監理,而難以取得賠償。」
美國司法部命加州柏克萊大學完備無障礙網站,確保身心障礙人士之數位人權針對「全國聽障協會」(National Association of Deaf, NAD)於2014年對於加州柏克萊大學提供之免費線上課程、會議、講座、表演和其他影音檔案未內建隱藏式字幕(closed captioning),向美國司法部申訴,該校違反美國身心障礙者法Americans with Disabilities Act, ADA)第二章,即收編至美國統一法典(U.S.C.)第42章第12131至第12134條,關於「提供公共服務的實體(entity)應將其服務平等地提供他人近用」相關規定,包括州行政機構、法院、立法機關、城市、郡、學校、社區大學等實體,須確保身心障礙者獲得平等機會使用州和地方政府的服務或參與其活動。 美國司法部歷經八年調查後,最終與加州柏克萊大學達成行政協議(consent decree),要求加州柏克萊大學應定期回報無障礙網站建置進度、回應公眾無障礙網站需求、內部員工相關教育訓練、定期請第三方稽核單位測試學校各平臺的無障礙網站是否達「全球資訊網協會」(World Wide Web Consortium, W3C)發布的「無障礙網站指南」2.0版(Web Content Accessibility Guidelines, WCAG 2.0)AA等級技術標準。自該協議生效日起,加州柏克萊大學以下相關網路平臺上之影音檔案,均需內建隱藏式字幕: 一、大學官網(http://www.berkeley.edu)及公眾可瀏覽且由加州柏克萊大學管理的任何相關子網域; 二、大規模線上公開課程(MOOC)平臺「UC BerkeleyX」; 三、由第三方平臺(如Apple Podcasts或Spotify)託管,加州柏克萊大學管理的所有podcast頻道或帳戶; 四、由第三方平臺(如YouTube)託管,加州柏克萊大學管理的所有影音頻道或帳戶。 從行政協議之協調方向及結果來看,加州柏克萊大學除實體環境外,和該環境具聯繫關係之網站也需要符合ADA無障礙網站規定,使得多元族群均有平等接觸社會服務和活動的機會。在數位經濟時代,各式網路活動活絡之今日,網路等線上虛擬環境與實體公共設施的無障礙同等重要;線上與線下之人權皆須獲得同等保障,亦係數位人權之真諦。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。