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）。
美國猶他州州長柯克斯（Spencer Cox）於2023年3月23日簽署參議院152號法案（社群媒體規則修正案，Social Media Regulation Amendments）與眾議院311號法案（社群媒體使用修正案，Social Media Usage Amendments）等兩項法案，此舉是為了因應美國青少年日益沉迷社群媒體的問題，降低網路霸凌、剝削與未成年人個資外洩之風險。新法預計於2024年3月1日生效，兩項法案所提列之重點如下： 一、參議院152號法案針對社群媒體業者，要求其對於社群媒體應用程式之用戶，應採取以下措施： 1. 對於想要創設或持有社群媒體帳號之猶他州居民，須驗證其年齡。 2. 未滿18歲的用戶，須獲得父母或監護人的同意。 3. 允許家長有查看未滿18歲子女帳號內容之權限。 4. 訂定宵禁機制，於夜間（晚上10：30至早上6：30）禁止未成年登入使用帳號，但家長可視情形調整。 5. 禁止未成年用戶，向未曾關注或加好友的陌生人直接發送訊息。 6. 須於搜尋引擎中隱藏未成年人帳號。 7. 若違反上述內容，每項違反處以業者2,500美元之民事罰款。 二、眾議院311號法案針對「有使用導致未成年人成癮（Addiction）於社群媒體之設計或功能」之業者，訂定以下相關裁罰： 1. 經證明會導致未成年人對社群媒體成癮之行為、設計或功能，針對每項行為、設計或功能，處以業者25萬美元之民事罰款。 2. 若使未成年人接觸而致其成癮者，依未成年人數計算，每位最高可罰款2,500美元。 3. 允許父母得以其未成年子女因成癮致其身體、情感與財產上之損害為由，起訴社群媒體業者。 4. 若為未滿16歲之用戶依本法請求損害賠償者，媒體業者將推定過失責任，亦即由業者負舉證責任。 兩項法案皆是為保護美國18歲以下的未成年人，要求IG、TikTok、Twitter、Facebook等社群媒體一定作為與不作為之義務，若有違反情形，猶他州商務部消費者保護司（DCP）有權限對其違規行為處以民事罰款。上述美國法案針對未成年之保護，以透過規定使平臺業者設計出更優質、更完善的程式介面之觀點，可作為我國未來針對社群媒體監管措施之借鏡與觀察。
歐盟執委會與OECD共同倡議提出中小學教育AI素養框架歐盟執委會與經濟合作發展組織（OECD）共同合作倡議，發佈《為AI時代賦能學習者：小學與中學的AI素養框架》（Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education），旨加強全球教育體系內之AI素養。 該框架將AI素養定義為於AI時代必備之技術知識、技能以及態度。使學習者能夠理解AI系統之運作方式、能批判性地評估其輸出，並以符合倫理及創意之方式使用AI。AI素養分為與AI互動（Engage with AI）、與AI共同創造（Create with AI）、管理AI（Manage AI）以及塑造AI（Shape AI）四大領域。從被動使用AI到主動創造，四個領域間相輔相成，使學生有能力為自己與他人對AI之使用及創造做出正確判斷。而AI素養之建構則包含三大核心能力： 1. 知識（Knowledge）：指理解AI系統之基本概念，包含對系統技術本身之理解、AI反映人類選擇及角度、AI之能力限制以及其社會角色。 2. 技能（Skills）：指應用AI之基本能力，引導學習者與AI進行負責且有創意之互動。相關技能包含批判性思考、合作、創意、問題解決、計算、溝通、自我及社交認知。 3. 態度（Attitudes）：指學習者不論於熟悉或新興情境使用AI時，皆須採取之心態。包含反思、負責任、好奇、創新、適應力以及同理心。 此外，框架強調AI素養之養成並非單靠教師或教育工作者，需要完整教育系統之共同參與，除教師外，課程設計師及教師培訓提供者、學校及教育系統領導者、教育政策制定者以及家長或監護人皆為學生培養AI素養不可或缺之角色。 整體而言，該框架將AI素養透過循序漸進之四大領域以及三大核心，強調全體教育體系之共同合作，培育具備自主判斷能力及AI素養之學習者。
日本通過《減少食品損耗促進法》隨著地球人口增加，糧食問題日益嚴重，而土地資源有限及氣候變遷也影響著產量。除了開源—提升糧食產量之外，如何節流—減少糧食浪費，也成為各國重要課題。日本為因應聯合國永續發展目標（SDGs）中的具體目標12.3：「在2030年之前，達到減少生產供應鏈糧食損失，同時掌握消費端食物浪費流向。」並改善國內食物大量損耗的問題，參議院於2019年5月24日表決通過由跨黨派議員聯盟提出的《減少食品損耗促進法》（食品ロス削減推進法）。有鑑於日本的循環型社會法制體系中，已有以實現食品環保3R（Reduce, Reuse, Recycle）為目的之《食品循環利用法》（食品リサイクル法），《減少食品損耗促進法》要求中央及地方政府在依既有相關法規，實施食品廢棄物減量時，也應考量本法之目的和內容，適當地推行措施。 《減少食品損耗促進法》將「減少食品損耗」定義為：「防止仍能食用的食品不被廢棄之社會性措施。」並定義「食品」 係除《醫藥品、醫療機器等法》第2條第1項所稱之「藥品」、同條第2項所稱之「醫藥部外品」及同條第9項所稱之「再生醫療等製品」以外之飲品及食物。 依《減少食品損耗促進法》之規定，未來內閣府將設立名為「減少食品損耗促進會議」（食品ロス削減推進会議）之專責機關，制定減少食品損耗的基本方針，並審議相關重要事項及推動政策之實施，而地方政府也應努力制定具體的相關促進計畫。本法也鼓勵企業與中央和地方政府合作，積極減少食物廢棄物，同時希望消費者自主採取行動。「減少食品損耗」作為從食品的生產到消費各階段的重要目標， 將成為新的全民運動。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛，為達成自動駕駛目標，車聯網（Connected driving）及智慧交通系統（Intelligent transport systems）技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術，使車輛間（Vehicle-to-Vehicle, V2V）或車輛對基礎設施 （Vehicle-to-Infrastructure, V2I）等彼此交換訊息，或是將行車資訊傳輸到伺服器，並透過資訊網路平臺將資料整合利用，並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來，可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升，無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛，將產生龐大資料量，故系統需要即時迅速的運算能力。例如，前方一旦發生車禍事故，必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度，並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題，聯邦政府即針對五大領域問題：基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護，提出一連串作法及措施，確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢，然應就適合我國車聯網之實際需求發展，促進相關產業創新應用，並利用我國產業優勢與國際接軌，讓台灣在車聯網的發展中取得先機。