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）。
美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於今年（2014）7月更新並公布了醫療器材上市前審查（premarket notification）的指令（guidance）（該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification，以下簡稱510(k)），針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點，並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正，以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度，讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範，但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條，其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準：實質上相同指新醫材在技術上特點（technological characteristics）與比對性醫材相同；若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同，其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等，與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中，主要的評估內容： 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
汽車經銷公司營業秘密案顯示，僅資安手段不足以構成營業秘密的保密措施本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案，提醒企業：在數位化與資料外洩風險日增的時代，即使資訊具有高度價值，若僅採取防火牆（Firewall）、帳號密碼之技術手段，而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者，法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日，Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後，擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System（下稱DMS），協助競爭對手拓展業務、挖角員工，並導致前公司客戶流失。Superb公司主張，公司投入逾12萬美元整合DMS系統，且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫，屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為，Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取，期待員工自發性保密，而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件，此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為，營業秘密保護法所要求的保密措施，需具備可執行的契約條款，例如：保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險，企業不能僅依賴科技工具，而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務，建議企業採取下列營業秘密管理作法： 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議，且企業應定期檢視與修訂保密條款，以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練，以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準，不僅留意保密技術複雜性，更著重於企業採取的保密措施（如保密契約）是否具有法律上的拘束力。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法，我國企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」美國於2021年11月1日公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」（The Long-Term Strategy of the United States: Pathways to Net-Zero Greenhouse Gas Emissions by 2050），確立美國未來十年溫室氣體減量發展方向，希望透過聯邦政府與各州、地方政府間合作，並結合社會整體力量，使美國可以在2050年實現淨零排放，並支持更加永續、具彈性且平等的經濟發展，實現完全的零碳污染、強化經濟及提升大眾健康。 本報告首先強調從現在開始至2030年約十年間溫室氣體排放減量的重要性，並說明美國接下來將以溫室氣體排放減量，作為未來達成淨零排放目標之基礎。為了達成淨零排放，美國計畫自能源、產業的排放結構著手推動轉型，報告中公布五項具體目標： 電力脫碳化：近年來因為風力及太陽能等潔淨能源發電成本急遽降低，能源轉型的腳步也逐漸加快，在此基礎上，美國訂定2035年達到100%潔淨電能的目標，並預計電力部門可於2050年以前達到真正的淨零排放。 電動化或轉換為潔淨能源：推動各部門電動化，使交通、建築物及工業製程可以使用合理成本且具一定效率的電力作為主要能源；針對航空、海運及部分工業製程等以現行科技水準較難實現電動化的經濟活動，則推動轉換為氫能、永續生質能等較潔淨的燃料。 減少能源浪費：透過新技術的開發，提升能源使用效率，例如於新建建築物使用能源效率較優的設備、更新既有建物之設備、改善工業製程的能源效率等。 降低甲烷等非二氧化碳溫室氣體排放：採取適當措施以減少甲烷、氫氟碳化合物、氮氧化物等非二氧化碳溫室氣體之排放，包括於石油及天然氣系統加裝甲烷洩漏感測器，以監控其洩漏狀態，以及將冷卻設備中的制冷劑從氫氟碳化合物更換為環境友善的其他物質。 移除大氣中二氧化碳：增加自然碳匯，或以目前可實際運用的技術吸收大氣中的二氧化碳。 美國預計結合聯邦、地方政府，以及產業、學術機構、投資人等社會各界，透過政策執行，強化推動能源、運輸、土地利用等經濟活動的溫室氣體減量工作；同時，配合資金導入，支持並給予各部門足夠的誘因投入潔淨技術的開發，並透過合作，以減少技術開發時可能遭遇的障礙及付出的成本，帶動美國整體朝淨零目標邁進。