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）。
2021年7月13日，美國俄亥俄州（下稱俄州）副州長Jon Husted宣布推出《俄州個人隱私法》（Ohio Personal Privacy Act, OPPA，下稱本法），這是美國近期最新州級別的個人隱私保護法草案，並提出企業可資遵循隱私標準俾該州消費者隱私之保護。 首先，本法草案除賦予該州消費者知悉權、近用權、刪除權外，更賦予資料銷售退出權（right to opt out sales）及不受歧視權（right to discrimination）。並於俄州境內規範三種企業：（一）年營收逾2,500萬美元；（二）單一年度內經手10萬名以上消費者個資；（三）年營收半數源自於個人資料銷售且經手2.5萬名以上消費者個資。 惟所稱企業，排除如：州立機關或機構、受管制之金融機構及其附屬單位、實體或關係組織、高等教育機構等；至所稱消費者個資，則排除如：法規保護之個資（如健康資訊及紀錄、病患辨識資訊、人類受試者之個資及相關資訊、病患安全工作成果、個人信用等）、依法（如駕照法、家事法、醫療法及本法等）所得個資或依法授權得使用於公衛之資訊等。 特別的是，如企業違反本法，消費者並無獨立訴訟權，其執法權專屬州總檢察長。因此，如本法日後通過並施行，無論對俄州企業抑或消費者權益之影響，均有待觀察。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會（Tax Foundation）於2025年12月19日發布資料中心（Data Centers）租稅分析報告，說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張，資料中心投資規模持續提升，各州為吸引大型科技企業進駐，普遍透過銷售稅（Sales Tax）與財產稅（Property Tax）減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免，並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言，各州租稅制度設計差異顯著，形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入，若適用一般銷售稅規範，將提高初期投資成本。因此，多數州透過銷售稅制度提供減免措施，主要類型如下： （一）設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍，例如維吉尼亞州（Virginia）明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 （二）投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，例如亞利桑那州（Arizona）以最低投資金額為標準，投資人須達一定資本額或就業人數，始得適用銷售稅減免。 （三）用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅（Sales and Use Tax）減免範圍，例如北卡羅來納州（North Carolina）對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本，此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業，若依一般財產稅計算方式課徵，地方政府可獲得穩定稅收來源。然而，多數州允許地方政府提供財產稅減免，財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定，內容包括減免期間與減免比例，有助於提升投資誘因，也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠，州際間形成租稅競爭現象，若優惠措施缺乏明確成本效益評估，可能造成公共資源配置失衡。此外，資料中心自動化程度高，營運階段實際創造之就業機會有限，若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準，而未評估其對地方產業帶動效果，未必能確保長期經濟外溢效果，如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施，各州透過租稅制度吸引投資，有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而，租稅優惠涉及財政問題，須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本，但若缺乏統一標準，各州或各地方政府設計差異過大，企業可能基於租稅差異進行選址，而非基於能源結構或網路品質等長期條件，此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議，建設期間可創造短期就業，營運階段實際人力需求有限，若優惠期間過長，地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張，資料中心能源消耗與電力需求持續增加，未來制度設計宜結合永續發展目標，建立明確評估機制。 綜合而言，美國各州資料中心租稅政策差異顯著，對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響，此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而，政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益，方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
英國衛生部提出健康照護科技行為準則，以增進資訊安全以及新技術操作品質英國近來透過電子醫療紀錄的應用，以智慧演算法（intelligent algorithms）開發結合數位技術的創新醫療科技，這些成果多是以國民健保署（National Health Service, NHS）的資料做為基礎，因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日，英國衛生部（Department of Health and Social Care）在NHS健康與護理創新博覽會（NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018）中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」（Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology）。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時，將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境，內容包含十項原則，分別為：界定使用者、界定價值（value proposition）、對使用的資料保持合理（fair）、透明（transparent）以及當責（accountable）的立場、符合一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）的資料最小化原則（data minimisation principle）、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議，以增進此指引在產業運作上的適用性，並預期於2018年12月公布更新的版本。
中國大陸商務部頒布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》維護國際經貿發展權益中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》（商務部令2021年第1號，簡稱《辦法》），以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益，不受他國法律與措施的不當侵害。過去，美國等國家透過出口管制推行單邊主義，限制中國大陸企業的國際經貿活動空間，顯示外國法律與措施的不當域外適用，對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》（Council Regulation (EC) No 2271/96）的立法經驗，拒絕承認外國法律和措施的域外效力，以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形，發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」；中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害，得向中國法院提起訴訟，要求獲益當事人賠償損失，以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下： 及時報告：依據第5條，中國大陸公民、法人或其他組織遇到外國法律與措施不當域外適用，即禁止或限制其與第三國（地區）開展正常經貿及相關活動者，應在30日內報告。 評估確認：依據第6條，關於外國法律與措施是否存在不當域外適用情形，商務部應結合各種因素進行評估確認。 發布禁令：依據第7條，經評估確認外國法律與措施存在不當域外適用情形，商務部得發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施的禁令」。第8條，亦由商務部負責「豁免遵守禁令」申請案之否准。 司法救濟：依據第9條，因外國法律與措施的不當域外適用遭受損失，中國大陸公民、法人或其他組織可在中國大陸國內法院起訴並請求損害賠償。 處罰制度：依據第13條，對違反如實報告義務和不遵守禁令之行為，給予相應警告、責令限期改正，並根據情節輕重處以罰款。