美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。
依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。
依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。
此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。
最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
National Security Commission on Artificial Intelligence, Final Report, https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
DeepMind, Request for Information: Artificial Intelligence Risk Management Framework, https://www.nist.gov/system/files/documents/2021/09/17/ai-rmf-rfi-0105.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
Comments Received for RFI on Artificial Intelligence Risk Management Framework, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/comments-received-rfi-artificial-intelligence-risk-management (last visited, Sep. 28, 2021).
AI RMF Development & Request for Information, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (last visited, Sep. 28, 2021).
〈歐盟提出人工智慧法律調和規則草案〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&d=8674（最後瀏覽日期：2021/09/28）。
小賈斯汀的名模妻海莉（Hailey Rhode Bieber）於2022年6月15日宣告成立保養品新品牌─Rhode（後稱保養品品牌「Rhode」），在美國上市一周便遭到度假風服飾品牌「Rhode」（後稱服飾品牌「Rhode」）於6月21日向紐約聯邦地方法院控訴商標侵權。 服飾品牌「Rhode」係由兩位同在時尚界的友人於2014年所成立，極力經營品牌並投入百萬美金之年度行銷預算。在訴狀中，提及搭載著海莉本身與小賈斯汀名氣之保養品品牌「Rhode」上市後，迅速地在熱搜排行超越服飾品牌「Rhode」，使後者面臨努力經營之銷售市場被瓜分之可能性；再者，儘管保養品與服飾的國際商標分類號不同（前者為第3類、後者為第25類），但實質上皆屬於廣義之時尚產業，容易造成消費者混淆，也將使服飾品牌「Rhode」未來在品牌跨界聯名的規劃受到限制。 至於保養品品牌「Rhode」早在2018年便曾以設計字樣Rhode申請美國商標並指定於服飾類別，同年11月也曾向服飾品牌「Rhode」提出商標收購但遭拒絕；爾後，2019年再以「Hailey Rhode」為名稱指定於衣服類別提出商標申請、2020年起陸續於2月及12月以「Rhode」為名稱指定於保養品及香氛類別申請商標。 在此過程中可觀察到，海莉曾試過直接收購服飾品牌「Rhode」商標、也試圖改變品牌商標名稱為「Hailey Rhode」，但最後仍以「Rhode」為品牌商標轉而發展保養品品牌。對服飾品牌「Rhode」而言，當經營多年之品牌市場受到威脅，勢必為此展開商標維權之路。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國取法美國國防先進研發署研發補助機制，提出先進研究發明署法案英國商業、能源暨產業策略部（Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2021年3月2日向英國國會提交「先進研究發明署法案」（The Advanced Research and Invention Agency Bill），作為英國政府設立獨立研究機構「先進研究發明署」（Advanced Research and Invention Agency, ARIA）的法源依據，用以補助高風險、高報酬之前瞻科學與技術研究，將仍處於想像階段的新技術、發現、產品或服務化為現實。 本法案授予ARIA高度的自主性，使ARIA得以招攬世界頂尖的科學家與研究人員，規劃最具前瞻性與發展潛力的研究領域提供研發補助；同時也給予相較於其他研究機構更多容許失敗的彈性，並明確指出失敗是前瞻科學研究必然經歷的過程。ARIA對於研發資金的運用將因而獲得充分的自主性與彈性，包含對於研究計畫提供快速啟動基金與其他獎項做為激勵措施，或是依據研發進展即時決策是否延續或中止。 ARIA取法自美國國防先進研發署（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA），美國DARPA在網際網路、GPS等技術研發上的成就，直到近期支持針對COVID-19的mRNA疫苗及抗體療法從而取得重大進展，在在顯示了DARPA模式的可行性與重大影響力，而其成功的關鍵在於高度的自主性、靈活性以及最少的行政程序障礙，因此法案將允許ARIA不受政府採購相關限制、並免於政府資訊公開的義務，以減少行政程序對於研發進程的影響。但ARIA每年度仍須向國家審計署提供年度會計報告以作為政府對其最低限度的監督手段，除此之外，商業部長將有權中止與敵對勢力對象的研發合作或結束特定的研究計畫。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
德國聯邦內閣通過「數位家庭給付法」草案，結合數位科技整併各項出生證明、津貼或補助申請窗口德國聯邦內閣2020年6月24日通過「數位家庭給付法」草案（Entwurf eines Gesetzes zur Digitalisierung von Familienleistungen），該草案由德國聯邦內政、建設及家園部（Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat, BMI）及德國聯邦家庭、老年、婦女與青年部（Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, BMFSFJ）共同提出。草案目的在使多項家庭津貼與補助可以透過網路科技整併至單一申請窗口；利用數位科技的電子治理模式，簡化繁複的紙本申請流程，使用「一鍵式」（ein Klick）服務讓民眾可透過電腦或廣為普及的智慧型手機直接申請。 「數位家庭給付法」草案主要規範內容下列3個面向： 整合與家庭相關之津貼或補助項目：為減輕新生兒父母或監護人（Erziehungsberechtigte）的照顧負擔，BMI及BMFSFJ欲將姓名登記、出生通報、父母津貼（Elterngeld）、育兒津貼（Kindergeld）及兒童補助（Kinderzuschlag）等5項服務合併申請（Kombiantrag），匯整至單一申請窗口。 提供機關間個資合法傳輸基礎：由於申請前述的津貼或補助項目時，申請人須向聯邦政府、各邦政府、法定健康保險機構或雇用人申請相關證明文件，未來處理公共服務之機關經申請人同意合法授權下，得跨部門調閱申請服務相關之資料。 符合資訊安全及個資保護的基礎：該法要求應建立可受信賴的數位授權控管措施，且得驗證數位身分之安全層級，相關措施應符合德國「網路近用法」（Onlinezugangsgesetz, OZG）第8條及歐盟「一般個人資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR）的規範要求。 聯邦內閣目前已將該草案提交予聯邦議會審查，預計最快自2022年1月1日分階段實施。然而，德國聯邦政府考量新冠肺炎疫情期間，懷孕婦女或年輕父母採用書面申請，將大幅提高感染COVID-19病毒的風險。因此，該法允許合併申請出生證明、補助或津貼，在今年（2020年）於不來梅邦（Bremen）啟動試辦計畫，另預計明年（2021年）將於其他邦展開相關電子化的申請服務。