美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。
本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。
本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳箴
專案經理 編譯整理
National Institute of Standards and Technology, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (2023), https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf (last visited Feb. 16, 2023).
NIST AI Risk Management Framework Playbook, National Institute of Standards and Technology, https://pages.nist.gov/AIRMF/ (last visited Feb. 16, 2023).
AI RISK MANAGEMENT FRAMEWORK, National Institute of Standards and Technology, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (last visited Feb. 16, 2023).
對於該框架之意見，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=66&tp=1&d=8727（最後瀏覽日：2023/02/16）。
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，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8912&no=64（最後瀏覽日：2023/02/16）。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8520（最後瀏覽日：2023/02/16）。
加拿大政府提交予國會《人工智慧資料法案》，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8888&no=64（最後瀏覽日：2023/02/16）。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8891&no=64（最後瀏覽日：2023/02/16）。
包括違法下載刑罰化在內的著作權法修正草案在06月20日下午於日本參議院本會議中表決通過。違法下載刑罰化等的規定從10月01開始施行，而其它規定則從2013年01月01日開始施行。 日本政府最初於06月15日於眾議院文部科學委員會所提出的修正案為因應隨著數位化、網路化的發展而生之著作物利用態樣多元化及著作物違法利用及流通等的問題，包括 (1) 所謂「偶然入鏡」等未產生實害之著作物的非授權使用的放寬； (2) 國立國會圖書館的數化位資料自動公眾發送等的相關規定； (3) 依關於公文書等管理之法律而生的利用行為的相關規定； (4) 所謂「擷取違法化」等、關於技術面的保護手段之規定的整備等，在同委員會內獲得全員一致的表決通過。 此外，在同委員會也就自民黨、民主黨(提供兩點全名)兩黨所提出的針對「違法著作物的下載」導入刑事罰的修正案進行表決，獲得通過，並在其後的眾議院本會議中併同前述文部科學委員會所提出之修正案一併表決通過，復送交參議院進行表決。違法著作權的下載行為早在先前2009年的著作權修法時即已認為為違法化，惟一直以來並沒有罰則之規定。 在日本音樂相關權利人團體很早開始就提出了違法下載刑罰化的強烈要求，不過都沒有納入著作權法修正的相關審議會進行審議。不過，此次在權利人團體強力向以自公兩黨為首的政黨進行遊說的結果，最後通過了「兩年以下的有期徒期或20萬圓以下罰金」的修正內容，並於本次參議院本會議中表決通過成立。
韓國2013年智財施行計畫檢討評估作法介紹韓國2013年智財施行計畫檢討評估作法介紹 科技法律研究所 法律研究員 陳聖薇 2014年12月23日 壹、事件摘要 依據韓國智慧財產基本法第10條，韓國針對國家智慧財產施行計畫之執行成果，應定期進行整體檢討評估，以作為往後計畫之參考指標。為此，韓國於2014年8月11日公布「2013年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」[1](以下簡稱2013檢討評估結果)。本文以下將簡要說明之。 如同「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」(以下簡稱：2012檢討評估結果)，2013檢討評估結果針對2013年度國家智財施行計畫(以下簡稱2013年施行計畫)之5大政策面向：創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產，以及地方自治團體等六個面向挑選出重點推動之35課題，由民間專家組成「政策評估團」，以確保評估之專業性及客觀性。而具體評估方式與指標以下分別說明之。 貳、評估方式與指標 一、評估方式 韓國考量到智財施行計畫之特殊性，再者，評估國家層級智財政策之成效，不僅需要評估政策成果，同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估，以作為下一年度計畫政策之參考。 為確保評估之專業性及客觀性，由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員，以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據，再依照不同指標之特性，進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後，就會召開調整會議，決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。最後，本智財施行計畫之最終評估結果會告知相關機關，供其制定、執行政策之參考，並且運用於智慧財產財政分配方向及下年度施行計畫之制定上。 二、評估指標 在評估指標設計上，韓國一大特色在於其不以行政機關別為政策評估，而是以創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等五大政策領域以及加上地方自治團體面向作為評估框架[2]。進一步之細部評估指標則運用國務總理室之政府業務評估(特定評估[3])基本架構，針對「政策形成–執行–成果」整個過程，分階段進行評估。此外，2013檢討評估結果是以2012檢討評估結果為基礎，將既有之指標統合、刪減後，再依據地方政策特殊性，增加地方自治團體之評估指標。指標變更事項有：依據各地方特殊性需要有針對地方量身訂作之「地方自治團體政策差別性」指標；針對識別性較弱之「推動日程之適當性」與「監督與情況變化之對應性」之指標整合。配分變更事項有：因應政策是否實際有感於民的比重日亦加重，「政策效果」之指標也加重配分；就新的指標針對中央與地方分別進行評估。詳細指標內容如下表所示 : 表1：2013年智財施行計畫之中央(地方)機關政策評估指標 區分 評估項目 評估基準 政策形成(30%/35%) 1.計畫確立之適切性(15%) 1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) 1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) 2.政策基礎環境之確保水準(15%/20%) 2-1.推動體系之充實性(5%/10%) 2-2.資源分配之適當性(10%) 政策執行(30%) 3.推動過程之效率性(20%) 3-1. 與有關機關、政策之連結性(10%) 3-2.監督與情況變化之對應性(10%) 4.政策擴散之努力水準(10%) 4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) 政策成果(40%/35%) 5.政策成果及效果(40%/35%) 5-1.成果目標達成度(20%/15%) 5-2.政策效果(20%) 資料來源：韓國國家智財委員會，http://www.ipkorea.go.kr/index.do。 參、代結論 在前述評估機制運作下，2013檢討評估結果共列出8個優秀課題與4個待改善之課題。後續針對待改進課題，該主管機關在接受評估委員之改善意見後，會提出補充之改善計畫，表示其要如何解決政策推動之障礙因素，而國家智財委員會則會隨時檢視其執行狀況，並且適時給予政策支援。至於優秀課題部分，韓國將會提供細節資訊與相關機關共享，讓機關之間互相學習，樹立一個學習標準(benchmarking)。 從施行計畫、檢討評估到提供量身訂做之改善建議，顯示韓國對於建構智慧財產強國的企圖。而2012、2013檢討評估結果之經驗，也將持續提供為2014年檢討評估之參考，使智慧財產施行計畫之檢討評估能更具效率。 [1]韓國國家智慧財產委員會，2014年8月11日公布之第11回國家智財委員會決議〈13년 시행계획 점검평가결과〉。 [2]依據政策領域評估的課題計有 :創造(2)、保護(4)、活用(5)、基礎(3)、新智慧財產(4)以及地方自治課題(17)。 [3]韓國政府業務評估基本法第2條第4款，所謂特定評估，指國務總理以中央行政機關為對象，為統合管理國政，對必要之政策進行評估。
智慧財產風險管理與公司治理的匯流 美國國家公路交通安全管理局發布自駕車安全性評估相關法規預告美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」（The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP）法規預告（Notice of proposed rulemaking, NPRM），建立全國性自願評估與監督制度，以提高自駕車安全性之公共透明度，並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》（National Traffic and Motor Vehicle Safety Act），自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉（Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS）及州、地方法律的前提下，得於公共道路上行駛；若無法符合FMVSS之要求，則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑，FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估，因此NHTSA提出AV STEP，為自駕車設計專門之豁免申請途徑，並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件，以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下： （1）需配置駕駛人之自駕車：需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序，以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間，使駕駛人接管操作。 （2）完全由自駕系統操作之自駕車：監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退（Fallback）機制需具遠端監控能力，且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外，申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施，並持續接受NHTSA監督。