美國與歐盟成立貿易與科技理事會TTC，藉由十大領域工作小組強化雙方貿易與技術合作
美國及歐盟於2021年6月在美歐峰會達成共識，宣布成立美歐貿易和技術委員會（EU-US Trade and Technology Council, TCC），並於2021年9月29日首次在美國匹茲堡舉辦會議，由歐盟執委會、美國國務卿、美國商務部及貿易代表共同主持，討論歐美未來在貿易與技術合作空間。
TTC目標是擴大並深化貿易與跨大西洋投資關係，更新21世紀國際經貿規則。美歐間在全球最大共同民主價值觀和經濟關係的基礎上，確保貿易和技術政策能為雙方人民提供優惠及服務。
其中關於美歐未來在貿易與技術合作的具體執行事項，則交由TTC組成共十個工作小組以應對一系列的全球貿易、經濟和技術議題，包括：技術標準合作、供應鏈安全、氣候和綠色技術、ICT安全和競爭力、資料治理和技術平台、威脅安全和人權的技術濫用、出口管制、投資審查、全球貿易挑戰以及中小企業取得和利用數位技術。透過TTC能使美歐兩國政府與利害關係者進行密集且持續的接觸，確保TTC合作計畫的成果能促進雙方經濟高度成長。
此外，TTC合作與交流不影響雙方各自監管自主性，並應尊重雙方不同法律制度。TTC合作同時也應關注包括WTO等多邊機構協調及與理念相近夥伴間之合作，以促進數位及經濟治理之民主與永續典範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
EU-US Trade and Technology Council Inaugural Joint Statement, Sept 29, 2021, European Commission, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/STATEMENT_21_4951 (last visited Dec. 10, 2021).
EU-US Trade and Technology Council: Commission launches consultation platform for stakeholder's involvement to shape transatlantic cooperation, Oct, 18, 2021, European Commission, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_21_5308 (last visited Dec. 10, 2021).
許祐寧，〈全球晶片需求提升 資策會科法所：注意美中出口管制與經濟制裁 加強供應鏈安全與穩定性〉，資策會科法所，2021年2月，https://stli.iii.org.tw/news2019-detail.aspx?d=285&no=57（最後瀏覽日：2021/12/10）。
科法觀點
德國聯邦交通及數位基礎設施部（Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI）於2020年12月2日公布與道路安全資料工作組（Data Task Force for Road Safety）成員簽署多方協議，以促進交通資料於道路維運單位、聯網車、智慧基礎設施間傳輸交換，進而透過最新技術識別道路危險狀況，以提升交通安全。 道路安全資料工作組係由歐盟成員國、車輛製造商、相關應用服務提供商所組成的公私合營夥伴關係，其任務為透過政府與產業相關利益者之合作，促進道路安全性資料可跨品牌和跨國界共享，並於公平可靠的合作夥伴關係下，促進公平競爭。 而在多方協議中，歐盟成員國，道路交通管理單位，汽車製造商和供應商以及地圖服務提供商等成員，承諾進行長期資料交換，並於協議中定義如何在安全相關交通資訊（Safety Related Traffic Information, SRTI）生態系統內，以公平、可靠的方式近用相關資料，並規定合作夥伴於SRTI價值鏈中應扮演的角色與責任，和透過分享安全相關的的資料，進而提供安全性服務。而在簽署本協議前，已成功完成可行性研究，在2019年6月至2020年10月間，不斷地測試SRTI系統並交換共數百萬筆資料，包括危險事故現場、暫時性濕滑路面、視野受限、特殊天候狀況等資訊。而在初步測試報告指出，透過上述資料交換，可發出相關危險交通狀況警告，能迅速有效因應各狀況作出適當的決策。
歐盟發布未成年網路安全指引歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》（Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online，下稱指引），依據《數位服務法》（Digital Services Act）第28條未成年網路保護規定，未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障，且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料，前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務，及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用，或其提供者知曉部分接收者為未成年人，則該數位平臺可被視為提供未成年人存取，數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡，常見的年齡確認方式有三種：自我聲明、年齡估測、年齡驗證，數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性，以最小侵害措施達成高度安全性，並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮，歐洲數位權利組織（European Digital Rights, EDRi）認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題，依賴年齡認證可能限制未成年人的權利，且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性，但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準，使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界，該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題，值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
techUK和UK Finance共同呼籲英國脫歐後應速採取行動保護英國和歐盟的企業和消費者資料跨境傳輸隨著資料多元應用，大量個資可能被企業、組織等從銀行、線上零售業者傳輸到雲端、學術機構等，因此在跨境傳輸基礎上需要共同的監管制度，以利資料保護和隱私標準。英國科技產業協會(techUK)和英國金融協會(UK Finance)共同於2017年11月30日呼籲英國政府和歐盟應迅速採取行動，以利於繼續保護消費者和企業在英國退出歐盟(Brexit)後兩地跨境傳輸個資。 另外，在Dentons國際律師事務所提出關於歐盟與英國未來資料共享關係之聯合報告(No Interruptions: options for the future UK-EU data sharing relationship)中，techUK和UK Finance說明英國和歐盟雙方如何達成適當保護協議(adequacy agreement)，英國政府亦於2017年8月發布個人資料交換和保護未來合作文件(The exchange and protection of personal data - a future partnership paper)，將持續依一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)調整，而在過渡期間為企業提供監管確定性，而公司亦需重新考慮GDPR於2018年5月實施後相關替代機制，如企業自我約束規則(Binding Corporate Rules, BCRs)、標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCCs)等。由於英國2019年3月脫歐後，將不會直接適用GDPR，因此除非有新的安排，個資在歐盟傳輸仍可能受限，而需昂貴複雜替代機制，故仍應速採取行動： 歐盟和英國應速開始適當保護評估程序(adequacy assessment processes)。 為避免個資傳輸之「懸崖邊緣」(“cliff-edge”)，應即為過渡期之安排。 英國應考慮實施其他措施，確保歐盟對英國資料保護框架之擔憂能獲解決，尤其是國家安全目的之資料處理。 英國應確保國際傳輸制度(包括美國在內)，與歐盟具相同保護水準，且此作為歐盟適當保護評估的關鍵。
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。