世界經濟論壇發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年11月15日發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》（Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies），期望透過建立數位信任框架（digital trust framework）以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展，無論個人資料使用安全性還是演算法預測，都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖（Digital trust roadmap），說明建立數位信任框架所需的步驟，以鼓勵組織超越合規性，指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動，以實現數位信任。路線圖共分為四步驟：
1.承諾及領導（commit and lead）：數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功，故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合，並從關鍵業務領域中（例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全）即納入數位信任概念。
2.規劃及設計（plan and design）：透過數位信任差距評估（digital trust gap assessment）以瞭解組織目前之狀態或差距，評估報告應包括目前狀態說明；期望達成目標建議；治理、風險管理與合規性（governance, risk management and compliance, GRC）調查結果；將帶來之益處及可減輕之風險；計畫時程表；團隊人員及可用工具；對組織之影響等。
3.建立及整合（build and integrate）：實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源，以及人員溝通與管理；第二，定義組織數位信任流程，包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域，調整目前現有管理流程，並識別現有資料資產；最後，針對技術使用，可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等，以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整（monitor and sustain）：建立數位信任框架後，需持續建構相關績效及風險評估程序，以確保框架之穩定，並根據不斷變化的數位信任期望持續改善，以及定期向董事會報告。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
World Economic Forum [WEF], Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies (Nov. 15, 2022), https://www3.weforum.org/docs/WEF_Earning_Digital_Trust_2022.pdf (last visited Jan. 3, 2023).
Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies, World Economic Forum (Nov. 15, 2022), https://www.weforum.org/reports/earning-digital-trust-decision-making-for-trustworthy-technologies/ (last visited Jan. 3, 2023).
蔡毓華、林玉書，〈促進數位資產流通機制建立之法制初探〉，2021年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8617&no=64（最後瀏覽日：2023/01/03）。
科法觀點
美國能源局（EPA）宣布，將創建三個生質能源研究中心（bioenergy centers），以研發將植物轉化為燃料的技術方法。此舉乃是布希總統作出美國在未來十年內將降低20％的石油用量之政策宣布後，第一個採取具體配套行動的聯邦政府機關。 生質能源研究中心設立的宗旨是希望在未來五年內能夠以先進技術，成功開發生質能源的產品上市。根據EPA的對外公告資料，三大生質能源研究中心將以公司組織的形式運作，每一個研究中心總投入資本將高達1億2千5百萬美元，三大研究中心分別是位在田納西州Oak Ridge、威斯康辛州的Madison以及加州Berkeley附近，這些區域原本就是重要的研究重鎮，匯聚許多的大學、國家實驗室以及私人企業，形成產業聚落，預計三大生質能源研究中心將自2009年9月1日起的預算年度開始運作。 EPA希望藉由研究中心的聚落效應，集中資源協助這些研究中心從自然界中破壞木質素（lignin）的微生物出發，找出植物的確切細胞膜質（cellulose）之所在。細胞膜質或稱纖維素，是轉化成為乙醇、液態燃料等能源的重要來源物質，因此這些生物運轉機制的瞭解與掌握，乃是開發生物能源技術的基礎。 值得注意的是，各國致力於發展生物燃料以替代汽油的政策，已經使得某些兼具多種用途的作物價格持續攀升，此可由國際期貨市場價格獲得印證。為避免生物燃料的發展反而造成食用作物的搶奪大戰，影響作物市場價格，研究中心也將致力於尋找可以製造較易處理的木質素的新作物種類。
英國將修法廢除非營利團體合理使用錄音著作相關規定英國的1988年智慧財產權法（The Copyright, Designs and Patents Act of 1988）長久以來，對於慈善及非營利團體在公開場合或活動中播放音樂，一直給予合理使用的空間。然當相關團體受惠於此一規定時，創作人跟表演人卻不樂見此情形。因此，英國主管機關針對此一合理使用規範，在2008年對相關團體進行了意見徵詢。 在2008年10底截止的意見徵詢中，對於改變錄音著作與表演人權利的公開演播合理使用空間，提供了下列三個選項： 一、 完全廢除此一合理使用空間 二、 縮小適用的團體範疇 三、 廢除合理使用空間，但權利人只能以對雙方都公平的費率收取權利金 近日，英國政府宣布根據前述的意見徵詢結果，將廢除慈善與非營利團體的合理使用規定，從2010年4月開始這些團體將必須負擔一個固定的年費，才能在活動或公開場合中使用音樂，但截至目前為止，使用的費率為何尚未確定，但主管機關表示，希望一年不超過100英鎊。 主管機關接下來將對費率部分開始徵詢意見，對於1988年智慧財產權法也預期會進行修正，並於2010年4月開始落實相關規範。這樣的改變對於慈善團體而言固然感到失望，相關團體也以未來在活動場合中，不播放音樂或不付權利金來做為要脅，但整體發展仍有待後續觀察。
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。
英國與美國為人工智慧安全共同開發簽署合作備忘錄英國技術大臣（U.K. Secretary of State for Science）蜜雪兒·多尼蘭（Michelle Donelan）和美國商務部長（U.S. Secretary of Commerce）吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄（MOU），雙方將共同開發先進人工智慧（frontier AI）模型及測試，成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署，是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園（Bletchley Park）所舉行的首屆人工智慧安全峰會（AI Safety Summit）上之承諾，諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等，以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才，並開展以下幾項聯合活動： 1.制定模型評估的共用框架（model evaluations），包括基礎方法（underpinning methodologies）、基礎設施（infrastructures）和流程（processes）。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習（joint testing exercise）。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作，以推進先進人工智慧模型之國際科學知識，並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所（AI Safety Institute）間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內，依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之，兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準，以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法，並向其他合作夥伴分享該能力，以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的，確保人工智慧的安全發展是全球性問題，只有通過共同努力，我們才能面對技術所帶來的風險，並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。