2021年7月中旬,日本經濟產業省(下稱經產省)發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架(暫定)(データによる価値創造(Value Creation)を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク(仮))》之綱要草案(下稱資料管理框架草案),並公開對外徵求意見。
近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下,人、機器與科技的跨界連接,將創造出全新附加價值的產業社會,然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確,正確資料的自由交換,方能用於創造新資料以提供附加價值,因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此,經產省提出資料管理框架草案,透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險,以確保資料在各實體間流動的安全性,從而確保其可信性。
該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期,管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」,由「事件(資料的產生/取得、加工/利用、轉移/提供、儲存和處置)」、「場域(例如:各國家/地區法規、組織內規、組織間的契約)」和「屬性」(例如:類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人)三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況,讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上,能個別確保適當的資料管理,達成確保資料正確之目的。
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日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」(持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案),旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標(SDGs)」。 去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案,但未審議就被廢止,此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題,惟未對每個目標和達成度進行評估,僅是羅列先前政策,故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標,重新向眾議院提出SDGs基本法案,希冀透過制定基本方針及必要事項,課予政府實施相關政策,法案主要內容摘要如下: 一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體,都能參與實現永續發展目標之機會,並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權,使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。 二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯,政府應確保國際合作,使目標一體化。 三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外,亦要求地方公共團體、企業,在開展各項目活動時,應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。 四、 為實現目標,要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施,政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性,且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。 五、 設置「永續發展目標推進本部」(持続可能な開発目標達成推進本部),並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」(持続可能な開発目標達成推進会議),一同評估基本方針政策及其達成狀況。 六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止,關於2031年以後之政策,政府應考量社會措施、國際動向等,依評估結果再採取必要之措施。 針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中,是否通過該法案仍待後續觀測,但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國,惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌,並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」,力求實現永續發展目標;然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮,可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者,攜手合作共同實現SDGs。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
日本《航空法》修正後之無人機最新政策發展