日本經濟產業省公布獲選2021年數位轉型品牌之企業名單
日本經濟產業省（下稱經產省）與東京證券交易所共同選出「數位轉型品牌（下稱DX品牌）」，並於2021年6月7日公布獲選「DX品牌2021」、「DX關注企業2021」的企業名單。獲選的企業不僅導入優良的資訊系統、活用數據，並以數位技術為基礎的創新商業模式及管理方法勇於挑戰變革，預期能將數位技術發揮到最大的作用。
DX品牌評價的項目包含企業的願景、商業模式、經營策略、數位技術策略實施成果與重要成果指標的公開共享、公司治理。為了加強鼓勵企業推動數位轉型，經產省與東京證券交易所從獲選「DX品牌2021」的企業名單中，再選出「DX大賞企業」，作為數位時代的領導企業。另外，今年度針對因應新冠肺炎採取優良數位技術對策的企業，又特別選出「數位×新冠肺炎對策企業」。
DX品牌即為舊有的「進攻IT管理品牌」。「進攻IT管理品牌」是經產省於2015年至2019年，為了促進日本企業在IT上的運用，與東京證券交易所共同選出積極運用IT的企業為「進攻IT管理品牌」。直到2020年後，因應數位技術產生新興的商業模式，經產省推動企業從IT運用轉向數位轉型技術，並將「進攻IT管理品牌」改為「數位轉型品牌（DX品牌）」。
李佳軒
副法律研究員 編譯整理
〈「DX銘柄2021」選定企業レポート〉，日本經濟產業省、東京證券交易所，https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/dx-report2021.pdf （最後瀏覽日：2021/07/14）。
〈デジタルトランスフォーメーション調査2021の分析〉，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/dx-bunseki.pdf （最後瀏覽日：2021/07/12）。
〈デジタルトランスフォーメーション調査2021設問項目一覧〉，https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/dxchosa2021setumon.pdf （最後瀏覽日：2021/07/16）。
李依靜，〈新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8632 （最後瀏覽日：2021/07/19）。
今年(2008)4月2-3號，歐洲化學品管理署(ECHA)下，為社會經濟分析(Socio-economic)目的所設置之委員會，於赫爾辛基(Helsinki)舉行了首次的會議。歐洲化學品管理署執行長Geert Dancet在其公開聲明中提到：「對社會經濟分析委員會(SEAC)之挑戰，是因其被REACH法規範所引用而產生；而此種模式，亦將成為歐盟化學物質立法制度下的一項新工具。其還強調，應同時平等地考量並兼顧到產業、環境及健康等三方面因素，並以前三項因素皆已臻衡平之方式來進行交易」。 此外，於REACH法規範下，該委員會於限制與管理流程上，亦扮演著重要角色。其將掮負起為該署準備關於：申請管理、限制措施建議案提出、以及其他在REACH法規範下與化學物質管理有關之立法措施所將可能導致歐洲社會經濟方面之影響與衝擊等問題，提出相關意見。而目前，就於化學品範圍內，對可能之立法措施未來所將產生的衝擊進行社會經濟面之評估而言，此舉，實為一新且未知的一塊領域。 此外，透過此次會議，除決定了該委員會日後運作之模式外，也達成共識ㄧ致認為：透過此種模式，將能夠保障委員會運作之透明性；同時，還一併能兼顧到它的獨立性，及相關資料的隱密性。目前，該運作模式將待歐洲化學品管理署董事會議正式審核通過後，即開始生效。最後，社會經濟分析委員會於2008年間規畫，擬將舉行兩次會議，而下一次的會議則已預定將於10月份召開。
美國法院暫時禁止聯邦政府資助所有胚胎幹細胞研究美國哥倫比亞特區聯邦地方法院於今（2010）年8月23日作出暫時禁制令（preliminary injunction）的裁定，要求聯邦政府不得資助胚胎幹細胞（embryonic stem cell）之研究。本案是源自於2009年歐巴馬總統以行政命令（Executive Order 13505號）將小布希政府時代對胚胎幹細胞研究之限制予以放寬，讓科學家使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株進行研究時，可申請聯邦經費的支持，美國國家衛生研究院隨後並提出人類幹細胞研究指導方針。 不過，對於此項新政策，部分保守團體及宗教團體也紛紛表示不滿，並進而支持成體幹細胞（adult stem cell）研究者James Sherley在內的原告，以衛生部違反聯邦法規，並且影響其申請經費為由，向法院提出訴訟。本案承審法官Royce Lamberth認為，1996年國會通過「Dickey-Wicker修正案」已禁止以聯邦經費資助毀壞人類胚胎的所有研究活動，而胚胎幹細胞研究必然伴隨著人類胚胎的毀壞，因此本案有違反Dickey-Wicker修正案之虞。在原告具有聲請暫時禁制令的要件下，包括勝訴可能性、無法彌補之損害、利害權衡以及公共利益等，裁定發出暫時禁制令。 這項裁定震撼了美國行政部門及科學界，過往對於Dickey-Wicker修正案，自柯林頓政府以降，行政部門均理解為聯邦政府不得資助毀壞人類胚胎之研究，但對於使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株，則不在此限。因此本案法官之看法實已挑戰行政部門十多年來之共識，本案後續將如何判決，以及是否將促使行政部門提出法律修正案直接規範，將是後續觀察重點。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。