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）。
Ofcom致力落實歐盟推動的「高速寬頻」（Superfast Broadband）發展，讓英國在2015年成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家，故於近期重新檢視固網市場的管制架構，促使資通訊市場健全發展。其中，今年7月Ofcom針對「加速超高速寬頻競爭」與「銅絞線網路批發價」(copper network)提出新的諮詢（Consultation），以加速基礎建設投資與提高市場競爭，讓消費者取得合理資、通訊服務。 在加速超高速寬頻市場競爭上，Ofcom除了要求Openreach面對其他競爭者要求協助安裝、維修BT的網路時，必須加快速度與品質外，BT與其他網路業者所簽訂的「批發契約」（Wholesale Contract），時限亦從現行1年縮短至1個月，以增加公平性。除此之外，消費者目前在更換高速寬頻業者時，新業者皆須付Openreach 50歐元轉換費，但這筆費用卻通常轉嫁至消費者，故Ofcom未來將降其至10~15歐元，降低民眾負擔。Ofcom這次要求BT合理化服務品質與費用，摒棄對光纖租用進行價格管制，其原因在於BT確實受到Virgin Media與其他業者的競爭、以及防範管制後BT不願再進行鋪設光纖之可能。這種透過降低消費者轉換網路服務業者之門檻，促進高速寬頻普及的方式是否可行，則須待進一步的觀察。 另一方面，在銅絞線的批發價上，Ofcom依據固網接取市場諮詢(Fixed Access Market Review Consultation)之結果，證明BT在寬頻市場仍具有顯著市場力量(Significant market power)，故將對銅絞線批發價重新審議。目前，Ofcom在批發服務之價格上限，將透過消費者物價指數（Consumer price Index ,CPI）取代過去的零售物價指數（Retail Price Index , RPI），讓全迴路（Fully unbundled line）、分享式迴路（Shared unbundled line），或是批發線路出租（wholesale line rental）之接取費用皆可降低，讓消費者可獲得更為合理的價格。 Ofcom於今年10月提出年度「基礎設施報告」（Infrastructure Report update）。其中，在固網建設的發展上，無論是高速寬頻使用度、或是網路總流量，皆較2012年成長。因此，Ofcom是否可透過降低銅絞線的批發價、以及降低消費者轉換服務業者門檻的方式，提升高速寬頻涵蓋率與網路品質，讓消費者的需求得以滿足，將是英國資通訊環境未來發展的關鍵。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
客戶機密資料外洩事件頻傳 美國AT＆T 8月底也被駭美國資安事件頻傳，美國 8/30 驚傳電信及電報公司（ AT ＆ T ）購物網站中之顧客消費資料遭駭客竊取事件。 AT ＆ T 發言人表示工程師在發現異狀後一個小時內關閉該網站並已採取相關保護措施，據 AT ＆ T 估計約 1 萬 9 千名在該網頁上以信用卡消費的顧客機密資料已外流，目前該公司正進行通知客戶之動作，並聯繫相關信用卡公司，期能將對顧客之損害降至最低。 AT ＆ T 通知當事人之作法，符合美國立法之趨勢。目前美國除了部分州已經通過立法要求資料持有業者必須將資料外洩事件告知當事人外，今年 7 月 19 日 Virginia 州議員 Thomas Davis 亦提出美國聯邦法典第 44 編（ title 44 ）修正提案，該提案通過後將強化美國聯邦法典中對於個人資料外洩時資料收集者之告知義務，以避免當事人因此蒙受損失。 雖然法規要求漸趨嚴格、完整，但長期關注隱私權問題之 Privacy Rights Clearinghouse 估計，美國自去年 2 月起至今年 8 月底止，約有 9100 萬人次之機密資料遭到竊取，換言之，約 1/3 的美國人機密資料曾遭竊取或外洩，網際網路與駭客技術的發展使得機密資料今日已不再機密了。
FCC將電力線寬頻上網（BPL, Broadband over Power Line）服務分類為資訊服務FCC經過討論與投票，正式發佈命令將電力線寬頻上網服務分類為跨州資訊服務（interstate information service），而非電信服務，其他寬頻上網科技包括DSL、有線電纜線數據機寬頻上網亦被FCC分類為資訊服務。 過去幾年來，FCC一直大力支持電力線寬頻上網服務，期望電力線寬頻上網服務可以進入寬頻服務市場，與DSL和有線電視纜線數據機寬頻上網服務競爭，以增加寬頻服務市場之競爭，提高美國之寬頻普及率。而就此次所發佈之命令，FCC認為，將電力線寬頻上網分類為資訊服務將可使電力線寬頻上網服務受到較低的管制，有助於達成隨時隨地提供所有美國民眾寬頻接取之目標。其次，FCC在數位匯流時代之管制乃是期望能對於各種不同技術之寬頻接取平台給予一致的管制措施，並且對於相同之服務採取相同的管制方式。基於上述原因，FCC此次將電力線寬頻上網分類為資訊服務並不讓人感到意外。 FCC主席Kevin J. Martin進一步在其聲明中表示，雖然目前電力線寬頻上網人口並不多，然在2005年其成長率卻將近200％，顯見電力線寬頻上網服務之市場潛力不容忽視，將可幫助達成美國總統定下於2007年底前隨時隨地提供全國民眾寬頻網路接取之目標。