美國司法部命加州柏克萊大學完備無障礙網站，確保身心障礙人士之數位人權
針對「全國聽障協會」（National Association of Deaf, NAD）於2014年對於加州柏克萊大學提供之免費線上課程、會議、講座、表演和其他影音檔案未內建隱藏式字幕（closed captioning），向美國司法部申訴，該校違反美國身心障礙者法Americans with Disabilities Act, ADA）第二章，即收編至美國統一法典（U.S.C.）第42章第12131至第12134條，關於「提供公共服務的實體（entity）應將其服務平等地提供他人近用」相關規定，包括州行政機構、法院、立法機關、城市、郡、學校、社區大學等實體，須確保身心障礙者獲得平等機會使用州和地方政府的服務或參與其活動。
美國司法部歷經八年調查後，最終與加州柏克萊大學達成行政協議（consent decree），要求加州柏克萊大學應定期回報無障礙網站建置進度、回應公眾無障礙網站需求、內部員工相關教育訓練、定期請第三方稽核單位測試學校各平臺的無障礙網站是否達「全球資訊網協會」（World Wide Web Consortium, W3C）發布的「無障礙網站指南」2.0版（Web Content Accessibility Guidelines, WCAG 2.0）AA等級技術標準。自該協議生效日起，加州柏克萊大學以下相關網路平臺上之影音檔案，均需內建隱藏式字幕：
一、大學官網（http://www.berkeley.edu）及公眾可瀏覽且由加州柏克萊大學管理的任何相關子網域；
二、大規模線上公開課程（MOOC）平臺「UC BerkeleyX」；
三、由第三方平臺（如Apple Podcasts或Spotify）託管，加州柏克萊大學管理的所有podcast頻道或帳戶；
四、由第三方平臺（如YouTube）託管，加州柏克萊大學管理的所有影音頻道或帳戶。
從行政協議之協調方向及結果來看，加州柏克萊大學除實體環境外，和該環境具聯繫關係之網站也需要符合ADA無障礙網站規定，使得多元族群均有平等接觸社會服務和活動的機會。在數位經濟時代，各式網路活動活絡之今日，網路等線上虛擬環境與實體公共設施的無障礙同等重要；線上與線下之人權皆須獲得同等保障，亦係數位人權之真諦。
李姿瑩
組長 編譯整理
Department of Justice, Justice Department Secures Agreement with University of California, Berkeley to Make Online Content Accessible to People with Disabilities, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-secures-agreement-university-california-berkeley-make-online-content (last visited Dec. 8, 2022).
ADA.gov, Americans with Disabilities Act Title II Regulations, https://www.ada.gov/law-and-regs/title-ii-2010-regulations (last visited Dec. 8, 2022).
李姿瑩，〈私部門無障礙網站法制推動衍生法律問題－以美國司法實務為例〉，《科技法律透析》，第28卷第5期，頁36-56（2016年5月）。
新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點： （1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版； （2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等； （3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外； （4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
歐盟通過反脅迫規則，將針對他國的經濟脅迫手段採取反制措施歐盟理事會（European Council）表示已與歐盟執委會（European Commission，以下簡稱「執委會」）、議會（European Parliament）於2023年11月22日完成《保護歐盟及其成員國免受第三國經濟脅迫規則》（Regulation on the protection of the Union and its Member States from economic coercion by third countries，以下簡稱「反脅迫規則」）之立法流程，並將於2023年12月27日正式施行生效。 該法起源於中國大陸於2021年為抗議立陶宛（Lithuania）同意我國政府以「臺灣」名義在其首都維爾紐斯（Vilnius）設立代表處，停止輸入多項產品，導致立陶宛對中貿易額大幅降低。歐盟為避免特定國家持續利用此種經濟脅迫手段影響歐盟交易市場與會員國之主權，決定立法採行反制措施，並於2021年之貿易政策回顧（2021 Trade Policy Review）公布《反脅迫規則》之立法框架。 根據《反脅迫規則》，執委會得根據會員國、歐盟議會及其他經濟聯盟所提供之資訊進行職權（ex officio）調查；亦可依照受脅迫之會員國或企業的請求進行調查。在調查階段，執委會會在4個月內判斷特定國家之行為是否確實造成經濟脅迫，若確實存在，將進一步評估其對歐盟帶來之影響。調查完成後，若他國政府確實對歐盟成員國或企業實施經濟脅迫手段，執委會將提交報告與理事會進行決議，通過後，執委會將先採行不干涉措施（non-interventionist measures），與實施經濟脅迫手段之國家進行協商，並要求賠償因經濟脅迫而產生的損害。若採行不干涉措施後仍無改善，執委會得考慮採行干涉措施（interventionist measures），包含但不限於限制特定企業進入歐盟市場與投標政府採購案；終止對特定國家的關稅優惠，並課予額外之關稅等，以阻止該特定國家繼續干擾歐盟經濟體。
日本用老鼠複製人類腎臟日本慈惠醫科大學研究人員用人類幹細胞，植入實驗鼠胚胎中，培育出具有人基因的複製腎，能過濾尿液。 研究人員先把生成腎臟的神經營養因子基因植入骨髓含有的幹細胞，然後在實驗鼠胚胎未生成腎臟前，將幹細胞注入胚胎中可生成腎臟的部位。隨後，研究人員摘出胚胎中相當於腎臟的部分。經過六天的培養，這部分組織長出了讓腎臟發揮功能的腎單位及其周圍的腎間質。基因檢查結果確認該腎臟是由人的骨髓幹細胞生成。研究人員再將這一"複製腎"移植到其他實驗鼠的腹部，約二周時間後，"複製腎"生長到一百五十毫克。 利用骨髓幹細胞進行再生醫療，生成皮膚和軟骨等已經進入實用階段，但利用動物再生人類器官還沒有先例。參加研究的橫尾隆認為，從理論上說，用這種方法生成的器官不會發生排異反應。除腎臟外，這種方法還可用來生成胰腺和肝臟。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。