歐盟提出人工智慧法律調和規則草案
歐盟執委會（European Commission）於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」（Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts）（簡稱AI規則草案），旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」，促使會員國在發展及運用AI時，能採取協調一致的態度及方法，共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。
歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」（Trustworthy AI）。AI規則草案之提出，除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外，亦呼應2020年歐洲議會（European Parliament）之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動，並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求，以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素，執委會係以「風險為基礎」之概念取向（risk-based approach）制定AI規則草案，避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。
本規則草案將AI系統，依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」，分為下列三種類型，並施以不同程度的監理方式：
一、不可接受之風險：原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如：利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。
二、高風險：於附錄中列出所謂高風險AI系統，要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求；且AI系統進入歐盟市場前，需進行符合性評估（conformity assessment），進入市場後，則需持續監控。
三、非不可接受之風險亦非高風險：鼓勵AI系統提供者或使用者，自願建立行為準則（codes of conduct）。
AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒（regulatory sandbox）機制，且以中小企業、新創公司為優先對象，使創新AI系統進入市場之前，能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。
張腕純
組長 編譯整理
EUROPEAN COMMISSION, Proposal for a Regulation Laying down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts (2021), https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=75788 (last visited Apr. 30, 2021).
Shaping Europe’s Digital Future: A European Approach to Artificial Intelligence, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence (last visited Apr. 30, 2021).
Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/political-guidelines-next-commission_en_0.pdf (last visited Apr. 30, 2021).
美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示，美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量，以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加，無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜，且2009年6月全美廣電數位化後(DSO)，一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space)，但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此，FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差，並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技，以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時，須設想頻譜供給不足，研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間，必須相互配合與協調（尤其是業者間的「不歧視原則」），方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
澳洲2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明澳洲產業、科學、能源及資源部（Department of Industry, Science, Energy and Resources）於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議，並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席，邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長，以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量，並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。 聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案，用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等，有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施，並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。 聲明指出根據研究，數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時，並提升約27%的營收；若乘上澳洲全國小型企業的總數，等於每週可省下約2200萬小時的工時，並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機，因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量，將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。 聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識，將組成「數位經濟與科技資深官員小組」（Digital Economy and Technology Senior Officials Group），專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施，用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦，包含完成人工智慧及自主系統能力地圖（Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map），來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。 此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁，以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性，期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差，未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議，追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形，並聽取資深官員小組的定期工作報告。
吃的安心 基改農產品安全性測試系統上路自從1994年第一種基因改造(Genetically Modified , GM)農產品～番茄在美國上市後，越來越多的GM農產品進入了我們的生活，使得大家越來越注重食用的安全性。行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所開發的基因改造農產品安全測試系統於11月正式上路，日後台灣自行研發的GM農產品上市前，可以送到藥毒所檢驗，以確定對人體無害。 國際間對於GM農產品安全性爭議主要有兩個層面：生物安全性（作為食品之安全性）與生態環境安全（對環境的衝擊評估）。整體而言，GM農產品的食用安全評估以過敏性測試最為重要，也就是針對轉殖的DNA基因，測試其外源表現物質（蛋白質）對人體的影響，換句話說：蛋白質是較容易讓人體產生過敏的來源。 藥毒所開發的過敏反應和安全性測試系統，其針對GM農產品的評估方法有三：序列比對（和已知過敏原比對）、消化穩定性（採用人工胃液和腸液分解測試）、動物實驗模式（讓大白鼠直接食用）。相信這套安全測試系統的上路，可讓民眾食用台灣自行研發的GM農產品較為安心。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。