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）。
英國新聞申訴委員會(The Press Complaints Commission，簡稱PCC)日前針對某報業網路上發布之影片寄出違反隱私權之處罰裁定，該影片為一位16歲之高中學生利用行動電話所拍攝，內容紀錄該學生就讀之班級學生於教室內脫序的上課狀況，該學生錄下脫序現象之目的在向自己父母解釋其數學成績不佳之原因，此一事件被英國報紙The Sun, The Daily Mirror and The Hamilton Advertiser報導出來並將該影片公布於網路。 該校「家長、老師會」(Parent Teacher Association)為此向英國新聞申訴委員會提出申訴，主張報社報導並於網路上公布該影片之行為，構成對於影片中學生之隱私權侵害，因為包括校方、學生以及學生家長皆未對影片播放表示同意。 PCC表示，學校的風紀問題已被認定與公共利益相關，而本案影片學校對於學生鬆散管理導致之脫序行為已經影響學生學習之表現，明顯屬於重要之公共利益事項。然而，該報社於報導此事件時，無論於報紙上之圖片以及網路上之影片皆未加以處理，尤其，網路上之影片有部分學生之身分可被明顯辨識，而新聞媒體具有確保學生隱私權不致於因出現鏡頭前而受到侵害之責，雖然依據該報社表示若將學生影像模糊處理將降低事件可能造成之影響，但學生隱私之保護將比新聞媒體呈現事件之利益更為重要，故裁定該報社違反新聞媒體工作規範中之隱私權保護規定。 PCC從今年(2007年)2月已開始對於報社所擁有之多媒體網路內容規範管理，而該規範並未排除大眾提出之資料，只要該資料為該報社可編輯掌控之範圍內，皆受到規範。
OTT服務所涉網路中立性與著作權議題之比較分析－美國與歐盟之新近法制及對我國之建議 網路團結法：歐盟成員國針對加強因應網路安全能力達成共同倡議歐盟成員國就《網路團結法》（Cyber Solidarity Act）草案於2024年3月達成臨時協議，目的是為了加強歐盟的團結以及偵測、準備和因應網路安全威脅事件的能力。 歐盟執委會（European Commission）提案的主要目標如下： （1）提供重大或大規模網路安全威脅事件的偵測和認識。 （2）強化準備、保護重要建設和必要服務。例如醫院和公共設施。 （3）加強歐盟的團結以及成員國之間有一致的危機管理與應變能力。 （4）最後，致力確保公民和企業皆有安全可靠的數位環境。 為了能快速且有效地偵測重大網路威脅，該法規草案建立了「網路安全警報系統」（cyber security alert system），這是一個由歐盟地區的國家和跨國界的網絡樞紐組成的泛歐洲基礎設施，將使用先進的資料分析技術以及時分享資訊，並警告有關跨境網路威脅的相關事件。 該草案亦建立網路緊急機制（cybersecurity emergency mechanism），以增強歐盟對網路安全事件應變的能力，它將包含： （1）準備行動：包含根據常見的危機情境和方法，測試高度關鍵部門（highly critical sectors）（醫療保健、運輸、能源等）的潛在漏洞。 （2）歐盟網路預備隊：係由經過認證且事先簽約的私人供應商所組成，在歐盟成員國及機構的請求下，對於發生大規模的網路安全事件進行干預及回應。 （3）財政互助：一成員國可以向另一個成員國提供援助。 最後，因應委員會及各國家當局的要求，研議中的法規建立了網路安全事件審查機制，事後對已發生的大規模網路安全事件進行審查、評估、汲取經驗，並提出一份建議報告，從而改善歐盟網路的態勢，以加強歐盟對此些事件的應變能力。 歐盟成員國此次的協議將進一步提高歐洲網路韌性，期能強化歐盟及其成員國在面對大規模網路威脅和攻擊時，能以更有效率的方式進行事前準備、預防以及提升事後從中恢復的能力。 網路安全事件是各國都會遇到的課題，《網路團結法》的發展與相關推動措施值得我們持續追蹤，以作為我國資通安全管理及網路資安事件應變機制之參考方向。