歐洲民間成立一聯盟，倡議資料主權之重要性
在今（2021）年1月21日，歐洲數個科技公司、非營利組織與研究機構等民間單位共同發起「現今資料主權」聯盟（Data Sovereignty Now，DSN），宣布將向歐洲各級決策者施加壓力，以確保資料（data）之控制權掌握在生成資料的個人和組織手中。該聯盟認為歐盟執委會應採取決定性之措施，對於在歐洲所生成之資料，應以資料主權原則為基礎，以確保生成資料之個人和組織對其有控制權，以利數位經濟。
而在2020年12月初，澳洲政府首開全球先例提出一新法案，要求Google與Facebook等平台應向澳洲在地媒體支付新聞內容費用，要求雙方進行協商，商討在其平台上顯示之新聞內容所應支付之費用，倘無法達成協議，則由政府之仲裁員決定應支付之金額。此法案引發Google與Facebook高度反彈，不惜以不繼續在澳洲提供服務或停止連結（link）當地媒體之新聞報導作為反擊，要求澳洲政府撤回或修改該法案；然DSN聯盟則認為，Google與Facebook利用其市場主導地位來向澳洲政府施加壓力，正是濫用其資料壟斷權（data monopoly）與壟斷地位之典型例子，為防止科技巨擎將來繼續以此方式勒索政府之唯一方法，即是恢復使用者與平台間之「數位利益平衡」。而Google似有讓步之跡象，根據路透社報導，Google分別已與兩家當地媒體達成協議，將各支付每年3000萬澳幣之費用。該法案是否會如期通過，進而改變或影響此類大型平台與各國政府間資料主權之角力關係，值得持續關注。
柏坤儀
法律研究員 編譯整理
1.New coalition launches campaign for Data Sovereignty Now, https://www.eureporter.co/frontpage/2021/01/21/new-coalition-launches-campaign-for-data-sovereignty-now/ (last visited 02/02/2021)
2.Ultimatum by Google and Facebook underlines the necessity of data sovereignty, https://datasovereigntynow.org/2021/01/28/ultimatum-by-google-and-facebook-underlines-the-necessity-of-data-sovereignty/ (last visited 02/02/2021)
3.News media bargaining code, https://www.accc.gov.au/focus-areas/digital-platforms/news-media-bargaining-code (last visited 02/02/2021)
4.Australian media firms squeeze more from Google as new law looms, https://www.reuters.com/article/idUSKBN2AH0K2 (last visited 02/18/2021)
美國聯邦總務署（General Service Administration）於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》（Emerging Technologies Prioritization Framework），該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令，而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，以下簡稱FedRAMP）底下所設置之措施。 一般而言，雲端服務供應商（cloud service providers）若欲將其產品提供予政府單位使用，需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放，使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術： 1.聊天介面（chat interface）：提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞（prompts），然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具（code generation and debugging tools）：軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成（prompt-based image generators）：能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面（general purpose API）：基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品，要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查，例如公開的模型卡（model card）。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險，以及資料、流程和參數等訓練細節。此外，模型卡應包含評估因素、指標和結果，包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日，且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
歐盟執委會發起ERA vs CORONA行動計畫，加速研發創新合作對抗COVID-19歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫，透過歐洲研究區（European Research Area, ERA）全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊，並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金，用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識，確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動： 協調各國研究與創新（Research and innovation, R&I）資金投入，專注研發新型冠狀病毒的疫苗與治療方法，加強創新合作模式以對抗疫情。 支持新型冠狀病毒患者的臨床管理，與歐盟大規模臨床實驗計畫。 將資金投入創新領域回應社會需求，關注疫情對社會經濟、醫療及資通訊技術應用、衛生系統及製造業的影響。 藉由Horizon 2020 增加對新創公司的研發財務支持；拓展歐洲創新委員會ePitching計畫（EIC ePitching），鼓勵公私夥伴共同尋求解決方案。 創造資金來源促進R&I行動，引導新創及中小企業申請國家及地方資金、私人基金會、投資歐洲計畫（Invest EU）等。 建立ERA Corona平台，提供研發資金相關的一站式服務，包括歐盟各國補助新型冠狀病毒R&I計畫的完整資訊。 設立新型冠狀病毒特設高階R&I工作小組，規劃歐盟中長期防疫措施。 加強研究基礎設施布建及跨國資料庫利用。 創建歐洲COVID-19研究資料共享平台 ，連接歐洲開放科學雲，允許快速共享研究資料及成果以加速研發、公平分享資訊。 舉辦泛歐黑客松（EU vs Virus）推動歐洲創新與社會交流。
日本2021年修正《個人資料保護法》，整合個資法體系日本於2021年5月19日公布新修正之《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律），並預計於2022年4月正式施行。修法重點如下： 一、法律形式及法律管轄一元化：現行日本個人資料保護法制依適用對象分為《個人資料保護法》、《行政機關個人資料保護法》（法律行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律）、《獨立行政法人等個人資料保護法》（独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律）及各地方政府個人資料保護條例等不同規範，修法後將統一適用《個人資料保護法》，並受到個人資料保護委員會之監督管理。 二、整合醫療及學術領域之規範：目前醫療及學術機構因隸屬於公部門或私部門適用不同規範，修法後無論公私立醫院、大學等原則上均適用相同規範。 三、調整學術研究之豁免規定：基於學術研究自由為憲法保障之基本權，現行《個人資料保護法》明文規定學術研究一律排除適用本法規定，惟2019年日本取得《歐盟一般資料保護規則》（GDPR）適足性認定之範圍未包含學術研究，故修法調整豁免規定為例外情形排除適用，如變更利用目的、取得敏感性個人資料及提供予第三者之情形。 四、整合個人資料及匿名化資料之定義：修法將公部門與私部門對個人資料之定義，整合為包含「易於」與其他資料比對後得以識別特定個人之要件。而《行政機關個人資料保護法》所稱「去識別化資料」（非識別加工情報），與《個人資料保護法》所稱「匿名化資料」（匿名加工情報），修法後將統一稱為「匿名化資料」。 為銜接上述修法內容，日本個人資料保護委員會自2021年8月起陸續針對《個人資料保護法施行令》、《個人資料保護法施行規則》及個人資料保護法相關指引公開徵求意見，後續值得持續觀察日本個人資料保護法制發展。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。