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
美國歐盟貿易和技術委員會（Trade and Technology Council，簡稱TTC）第四次部長級會議於2023年5月31日發布聯合聲明。TTC繼續作為美國和歐盟對俄羅斯在烏克蘭戰爭中協調及有效反應的平台，處理包括與制裁相關的出口限制、打擊外國資訊操縱和干擾，以及破壞人權並威脅到當事國及第三國民主制度的運作和社會福祉等議題。 本次TTC聯合聲明之五大議題重點介紹如下： （1）強化跨大西洋新興技術合作以實現美歐共同領導：包括監控與衡量現有和新出現的人工智慧風險；發展智慧電網下智慧移動標準及互通性（Interoperability）；提升半導體供應鏈的合作，包括鼓勵研發、資訊共享；建立工作小組共同處理量子技術問題。 （2）促進貿易及投資的永續性與新機會：乾淨能源補助；避免關鍵礦物供應受地緣政治影響；藉由數位工具提升貿易便捷的合作；相互承認醫藥品製造實務作法等。 （3）貿易、安全和經濟繁榮：出口管制與制裁相關出口限制的合作；交換對於與國安風險有關的特定敏感技術及關鍵設施投資審查的看法；重視對外投資管制，以保護敏感技術不流於對國際和平與安全有疑慮的用途；討論非市場政策與實務、及經濟脅迫（Coercion）的威脅與挑戰。 （4）連結性（Connectivity）和數位基礎設施：加速合作發展6G無線通訊系統；國際連通性與海底電纜計畫。 （5）在不斷變化的地緣政治數位環境中捍衛人權和價值觀：建構具透明性與可問責之線上平台；處理在第三國進行外國資料操縱與干預議題。 TTC將透過各工作小組，持續關注、研究上述議題的發展，並預計於2023年底於美國再次召開會議，檢視合作的成果。
FCC提出推動10年國家寬頻計畫2009年2月美國總統歐巴馬簽署美國振興經濟方案，釋出72億美元擴展寬頻網路連結應用，以網路開放為前提，要求聯邦通訊委員會提出國家寬頻計劃。美國聯邦通訊委員會（ＦＣＣ )在2010年3月12日公布將推動一項歷時十年的遠大計畫，希望透過建立高速網際網路，重塑美國媒體與科技優先順序的概念。該計畫預定2010年3月16日送交國會。 這項計畫反映美國正視寬頻網路正逐漸成為取代電話與廣播電視業的普通媒介，工作重點在於強化網際網路存取方便性。該項計畫的重點包括補助網際網路提供者佈建偏遠地區的網路服務、拍賣頻譜以供無線寬頻設備使用，以及發展新型態的有線電視與上網功能之全面式機上盒。 此一計畫牽涉數百億美元的聯邦經費，但ＦＣＣ認為，應可透過拍賣頻譜自給自足。此外，該計畫中的部分建議，尚須國會採取行動與業者支持才能落實，至於使用者恐怕要在數年後才能看到效果。 目前美國在使用寬頻與高速上網等方面落後包括亞洲國家在內的許多國家，約超過30％的美國人無法上網，原因是負擔不起或是沒有意願使用。而ＦＣＣ的計畫希望能將美國打造成一個完全網路連結的環境，透過還有待矽谷研發的無線裝置讓民眾能快速上網取得健保資訊、進行網路學習，以及進行警民連線。 不過，ＦＣＣ必須審慎處理既有業者上網費率與品質的問題，此外，不少電視業者以供公眾利益為由反對，並抗拒交回頻譜，以及認為這樣計畫將會導致訊號覆蓋及干擾的問題。
音樂串流服務網站鼻祖Grooveshark正式關閉美國音樂串流服務網站Grooveshark於2015年4月30日在紐約聯邦法院與三家唱片公司(Warner Music Group, Universal Music Group, Sony Music Entertainment)達成和解協議，以避免由陪審團判決(jury verdict)所帶來高達7億3千6佰萬美金的侵權賠償金。Escape Media Group以5千萬美金、公開道歉及關閉經營將近10年的Grooveshark網站為代價結束了這起爭訟多年的著作權訴訟案。 Grooveshark網站的成立理念爲提供使用者上傳音樂的平臺，樂迷可透過平臺互相分享與檢索音樂，因此網站原本適用於數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)中的避風港原則。惟Grooveshark網站實質上透過員工上傳盜版音樂，此一做法已明顯超出避風港原則的保護範圍。紐約聯邦法院法官於去年秋季的裁定中指出，Escape Media Group透過員工上傳盜版音樂獲取利益為無可爭辯的證據，因此認爲該公司應對著作侵權負責。 紐約聯邦法院法官於審前會議中指出一旦Escape Media Group的故意侵權罪成立，每首歌曲應賠償15萬美金的侵權賠償金，而網站目前擁有近5千首歌曲，因此侵權賠償金額將高達7億3千6佰萬美金。此裁定成爲了此案達成和解協議的催化劑。對於此次的訴訟結果，美國唱片業協會（The Recording Industry Association of America,）代表三家唱片公司表示此次的和解成功杜絕了侵權音樂的主要來源，對於藝術工作者而言十分可貴。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。