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）。
中華人民共和國第十四屆人民代表大會常務委員會第十九次會議，於2025年12月27日通過《中華人民共國對外貿易法》的修訂，本次修訂將自2026年3月1日起實行。《中華人民共國對外貿易法》於1994年施行，並經歷2004年、2016年及2022年三次修訂。2025年《中華人民共國對外貿易法》的修訂（以下稱2025修訂版本），除應對中國擴大的對外貿易規模與數位貿易、綠色貿易等新型態的貿易模式之外，2025修訂版本提高中國於國際貿易規則及協議參與程度，同時加強了中國回應他國關稅、進出口等貿易限制時，可運用的反制措施，企圖達到提升中國對外貿易影響力之目標。 2025年的修訂重點如下： 1.於立法目的說明，除推動國家發展及貿易之外，亦要求強化國家安全、維護國家主權。 2.新增有關強國貿易建設推動、國際貿易制度參與提升、對境外個人、組織實施貿易與服務限制、新型態的貿易模式應對等條文。 3.針對跨境服務貿易實行負面清單管理，於侵害中國主權、安全、發展利益之個人或組織，可透過進出口限制等方式作為反制手段。 4.擴大貨物與技術進出口限制事由（如增加概括條款），及對外貿易經營者增設資料安全、海關監管等義務。 5.提升法律責任的彈性，取消部分罰款最低金額門檻，但同時提高罰款上限至50萬人民幣，並增加海關、外匯、金融機構等管制措施，以加強執法力度。
美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）發布《工控資安基礎：適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構，合作訂定之《工控資安基礎：適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件，旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術（Operational Technology，OT）系統，協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊，並輔以OT分類體系（Taxonomy）。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體，該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程，包含： 1. 定義清冊範疇與目標（Define Scope and Objectives） 2. 辨識資產及蒐集屬性資料（Identify Assets and Collect Attributes） 3. 建立分類體系（Create a Taxonomy to Categorize Assets） 4. 管理與蒐集資料（Manage and Collect Data） 5. 實現資產全生命週期管理（Implement Life Cycle Management）； 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產，有助於風險識別、漏洞管理，以及資安事件應變；有關如何建立OT分類體系，該指引亦提供流程建議如： 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類（Classify Assets） 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類（Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways） 3. 建構體系架構與互動關係（Organize Structure and Relationships） 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化（Validate and Visualize） 5. 定期檢查並更新（Periodically Review and Update） 該指引認為，建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為，資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產，並據以調整防禦架構，建構相應的資安防禦措施，以降低資安事件對組織任務（Mission）與服務持續性（Service Continuity）的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT（資訊技術）部門間之跨部門協作，並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類，以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
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