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）。
伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮，生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術，是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵，只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ，即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分，因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。 對此，紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》（biometric privacy act） ，期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法，促成隱私權的週全保障。 該法主要有三大部分： 一、規範生物辨識資訊範圍，包含但不限於（1）視網膜或虹膜掃描（2）指紋或聲紋（3）手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵，要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌，搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時，也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。 二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是，就單純未符合揭露要求之業者，該法給予30天的補救期間，要求消費者應於起訴前30天通知業者改善，一經改善即不得再起訴。 三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊，以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。 綜上，紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由，預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標，而值得我們繼續關注其發展與影響。
菲律賓基因改造茄子被迫停止田間試驗菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物（基改玉米）商業化並用於食品和動物飼料者，而另一項正等待商品化的基改作物，基因改造茄子，原預計於今（2011）年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標，卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。 2010年12月，菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務，以違反基因改造作物環境釋放之法規為由，向該公司發出禁止令並銷毀植株，其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的，作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局，也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。 Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示，就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看，雙方對於嚴格密閉的田間試驗（strictly confined field trial）有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控，該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示，所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點，更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。 從法規面觀察，此一事件所透露的問題在於，即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出，地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的，因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
加州通過氣候變遷計畫加州環保署下的加州空氣資源委員會（California Air Resource Board），在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫（Climate Change Scoping Plan），目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準，本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月，所簽署的2006全球暖化解決法（the Global Warming Solutions Act of 2006）之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。 氣候變遷計畫的原則是，找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放，同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易（Cap-and Trade），加州將和「西部氣候行動」聯盟（Western Climate Initiative）合作，此組織包括美國七個州及加拿大四個省份，共同承諾去管制它們的碳排放，並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了，執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。 加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出，本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南，它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源，使加州對石油的依賴降低，並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州，加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位，取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節，依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。
何謂芬蘭「SHOKs」？2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出，為結合產學研就重大發展領域進行長期合作，加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP)，故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心（Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs）。 SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處（Tekes）提供補助，惟政府補助比例上限：最高上限75%，必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。 SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下： 一、既有智慧財產權歸屬及運用： 1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。 2.參與者之既有智慧財產權，若屬其他共同參與者執行計畫有必要者，應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。 3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用，應另行協商授權事宜。 二、計畫成果智慧財產權歸屬： 1.歸屬於產出成果之一方，但如成果是多方參與者共同產出，原則上共有，但可另約定僅歸屬一方。 2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者，該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。 三、計畫成果智慧財產權之運用： 1.參與者為研究機構者，應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時，收取相當於市場價格的補償金。 2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權，但除研究機構外不得再授權。