美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission, SEC)於2022年3月9日提出關於上市公司網路安全風險管理、治理及相關事件揭露規則,希望加強上市公司的網路安全風險管理以及網路安全事件之揭露監管,其提案核心內容有二,第一係要求國內上市公司於確定發生重大網路安全事件後四個工作日內,揭露有關資訊,且揭露內容必須包含以下五大項,(1)事件何時發現、目前是否持續中、(2)事件性質與其範圍簡要說明、(3)是否有任何資料被洩漏、竄改或被不當使用、(4)該事件對於公司之營運影響、(5)公司是否已著手進行補救及處理。
該提案的第二個核心內容係定期報告公司的網路安全風險管理及治理資訊,例如公司是否具有網路安全風險評估計畫,其內容為何、公司是否有政策及程序監督第三方服務提供商之網路安全風險、當公司發生網路安全事件時,是否具備應變程序及網路攻擊復原計畫、網路安全相關風險對於營運結果及財務狀況將可能產生何種影響等等。
該提案的公眾諮詢期間為提案發布後60天,鑒於網路安全風險增加,美國證券交易委員會期望藉由此提案,更明確的告知投資者上市公司的網路安全風險管理及治理相關資訊、並且可以即時通知投資者重大網路安全事件,給予上市公司投資者及其他資本市場參與者更周延之保障。
歐盟於2022年6月29日提出《2022年前瞻策略報告:新地緣政治下之綠能與數位轉型雙生》(Twinning the green and digital transitions in the new geopolitical context,以下簡稱《2022年前瞻策略報告》),促進氣候與數位的協同和一致性,以面對現今與2025年的挑戰。歐盟主席Ursula Gertrud von der Leyen曾於2019年指出,綠能與數位轉型為首要的任務;鑒於俄羅斯與烏克蘭之戰爭,歐洲正加速提升於氣候與數位之全球性領導地位,聚焦於能源、糧食、國防與尖端技術之關鍵挑戰。《2022年前瞻策略報告》提出願景與雙生轉型(twin transitions)互動的整體分析,考量新興技術的角色,和地緣政治、社會、經濟與法規的因素,以塑造雙生,相互強化,並降低戰略依賴。 《2022年前瞻策略報告》確立十大關鍵行動,以擴大機會並減少源於雙生的潛在風險。該關鍵行動分別為: 1、在變化的地緣政治環境,歐盟需在轉型的關鍵領域中,持續強化其彈性與開放戰略的自主權。 2、歐盟須致力於促進全球的雙生轉型。 3、歐盟須策略性的管理關鍵商品的供應鏈,以達成雙生轉型,並保持其經濟上之競爭力。 4、在轉型的過程中,歐盟須強化社會與經濟上的凝聚。 5、教育與訓練系統須能適應新的社會經濟現實。 6、額外的投資須能轉向於支持技術與基礎設施。 7、引導轉型須有穩健與可信賴的監控框架。 8、具未來性與敏捷性的歐盟立法框架,須以單一市場為核心,將有利於具持續性的商業模型與消費模式。 9、制訂標準(Setting standards)為雙生和確定歐盟朝競爭持續性發展的關鍵。 10、更強健的網路安全與資料共享框架必須對潛在的雙生技術解鎖。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局(the National Institute of Standards and Technology,NIST) 建立網路專頁,提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告,揭示各部會具體執行白宮在去(2011)年10月28日所發布的總統備忘錄(Presidential Memorandum),要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例,以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用,以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出,聯邦政府將創新技術研發,視為刺激經濟的一個重要工具,而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力,故歐巴馬政府啟動美國計畫(Startup America Initiative)將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一,並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫,包括各機關自訂目標與評量標準,以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構,NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵,俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標,如標準參考物質和數據(Standard Reference Materials and Data)、專利授權、共同研究等的追蹤範圍,此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面,NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫,揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性,具體執行、評估之方式,可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。