美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試
《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括：
1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途；
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議；
3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估；
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件；
5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）；
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓；
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款；
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄；
9.自透明度的角度評估消費者之權利；
10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略；
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄；
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源；
13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之；
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
張瀠心
法律研究員 編譯整理
Algorithmic Accountability Act of 2022, H.R. 6580, 117th Cong.
Furkan Gursoy, Ryan Kennedy & Ioannis A. Kakadiaris, A Critical Assessment of the Algorithmic Accountability Act of 2022, Aug. 20, 2022.
E-bay集團旗下的線上付款服務公司PayPal的代表律師Joseph E. Sullivan 於三月二十七日在倫敦舉辦的第五屆國際網路犯罪討論會議( International E-Crime Congress )中，提案要求電子信箱服務提供業者透過封鎖未附有電子簽章(Digital Signature)信件之方式，減少網路釣魚騙局(Phishing)的產生。該提案主要目的在透過電子信箱服務提供業者過濾垃圾郵件篩選系統( Spam Filters)，以防堵看起來幾可亂真的網路釣魚郵件。雖然參與該國際網路犯罪討論會議的業者及政府機構並未對該提案達成共識，但是PayPal公司已和Google公司旗下的電子信箱服務Gmail達成協議，加強過濾垃圾郵件的篩選。 PayPal 是最常被詐騙集團利用偽裝郵件(Spoofing Emails)的受害公司之一，目前詐騙集團以偽裝公司郵件的技術進行網路釣魚，以騙取個人資料或帳號密碼來謀利。Paypal目前已使用數項電子簽章的安全技術，其中包括Yahoo!公司所研發的網域認證鑰匙(DomainKeys），該技術能有效地判斷寄件者的網域（Domain）是否為偽造及寄出信件是否來自偽造的網域。 目前網路釣魚的網站如雨後春筍般地出現，根據一份由國際業者及政府機構聯合提出之「反網路釣魚世界組織」(Anti-Phising World Group)報告指出，統計至今年一月份為止，全世界的詐騙網站已高達兩萬九千九百三十個。故PayPal特別對反制網路詐騙集團利用即可亂真的網路釣魚郵件，將上述提案於國際會議中提出討論 。
「智慧財產報告書」：開啟企業與市場之間的對話工具 歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法（European Climate Law）中所設定減碳目標達成，於2030年減少相當於1990年55%的排碳量，故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標，具體提案內容如下： (1)能源效率：修正《能源效率指令》（Energy Efficiency Directive），設定2030年能源消耗減少36~39%目標，並要求每年更新公部門建物至少3%，以提升能源效率； (2)再生能源：修正《再生能源指令》（Renewable Energy Directive），目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%； (3)交通運輸：於陸路運輸，透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》（Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans），針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標，並配合《替代燃料基礎設施規則》（Alternative Fuels Infrastructure Regulation）之修正，明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站，以提供低碳運具之需求；於空運，歐盟航空永續燃料倡議（ReFuelEU Aviation Initiative），要求航空能源供應商增加永續燃料比例；針對海運，則透過歐盟海事燃料倡議（FuelEU Maritime Initiative），針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬，並設定最高排碳量。 (4)財稅政策：制定《碳邊境調整機制》（Carbon Border Adjustment Mechanism），針對被選定的目標產品（包含：水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁）訂定碳價格，於其自境外輸入時課徵稅費，以解決碳洩露問題；修正《能源稅指令》（Energy Taxation Directive），調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定，透過稅收調整能源使用之誘因，以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制：修正《溫室氣體排放交易指令》（EU Emission Trading System Directive）擴大碳交易機制適用對象，納入海運、燃料供應中心，同時要求會員國應將碳交易所得，全數用於氣候能源相關計畫，以補足當前財務上的缺口。 總結而言，歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標，透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段，希望多方面對減碳做出貢獻，以加速減碳的進程。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。