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）。
日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案，本次修正集中在合理使用之相關規定，並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中，提及本次修法放寬合理使用範圍，包括下列幾種情事： 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的，且不致影響著作之市場價值（如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容）。 老師以教學或提供學生預、複習為目的，利用他人著作所製作之教材，以網路傳輸之方式，上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人，而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品，製作成可使用於平板電腦之數位檔案，並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法， 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上，有效緩解可能產生侵害著作權之問題，故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。
美國佛羅里達州「基於保險目的之基因資訊法」最新修正於2020年7月1日正式施行美國佛羅里達州州長於2020年6月30日簽署「基於保險目的之基因資訊法」（Genetic Information for Insurance Purposes）法律修正案，並於2020年7月1日正式生效施行。本次「基於保險目的之基因資訊法」修正重點有二： 將「人壽保險」和「長期照護保險」保險人納入「禁止僅根據個人基因資訊即取消、限制、拒絕承保或設定不同保險費費率」之列； 明確規定醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人，不得基於保險目的，向要保人、被保險人索取基因檢測結果，或要求要保人、被保險人須完成基因檢測後方同意核保。 同時，本次「基於保險目的之基因資訊法」修正理由亦明確說明：禁止醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人利用基因檢測結果，並非禁止保險人依據醫療紀錄和醫療診斷結果進行核保或計算保險費費率，以此釋疑保險人對此次修正之擔憂。 美國聯邦參議院於2008年即通過「基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008, GINA），惟「基因資訊平等法」僅禁止醫療保險保險人利用基因資訊進行核保，並未禁止其他類型之保險人。美國佛羅里達州本次修正「基於保險目的之基因資訊法」將人壽保險和長期照護保險一併納入規定，是全美首次擴大禁止利用基因資訊進行核保之保險類型。
英國政府宣佈將內化歐盟電子通訊隱私指令，訂定cookie相關規範歐盟電子通訊隱私指令（Directive 2002/58/EC on Privacy and Electronic Communications, e-Privacy Directive）針對cookie（即業者為辨別使用者身份而儲存在用戶端上的資料）設置的規範，於2009年修正，將在今年在5月25日之前全面施行。歐盟跟據該項規定，要求業者，當其使用cookie追蹤網路使用者的使用行為時，必須取得網路使用者的「明示同意」，且每隔一年，業者皆必須重新取得該項「同意」，網路使用者亦得隨時撤回。實務上對於該項同意究竟應由業者「主動」要求，亦或「被動」等待網路使用者以允許cookie設置方式而直接視為同意，仍有爭議。 儘管如此，英國政府仍已決定內化該指令，制定其國內cookie設置規範。英國資訊委員會（Information Commission）將提出指導原則，協助業者遵循該規範。相關政府單位，亦已開始著手協助業者重新設定網頁瀏覽器。有關當局表示，英國政府將會在歐盟限定的期限內推動此規範，不過，該歐盟指令係強制規範，業者是否能在短期內完成該規範遵循仍有疑議。針對此點，英國政府已通令其資訊委員會，對於已著手改正其隱私規範並重新設置瀏覽器的業者，即便未於期限內完成該規範遵循，亦不受罰。英國未來實施的cookie設置規範究竟會如何發展，仍待觀察。
人工智慧專利加速審查計畫人工智慧專利加速審查計畫（Accelerated Initiative for Artificial Intelligence，又稱AI2）是新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2019年4月宣布之計畫，目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年，每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者，最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關，該申請案之AI功能包含自然語言學習（Natural Language Processing）、影像辨識、聲音辨識、自動化系統（Autonomous Systems）、機器人、預測分析（Predictive Analytics）等；並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」（FinTech Fast Track Initiative, FTFT）類似，FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同，兩者在申請和審查程序上大致類似：不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項（claims）最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵，隨著全球AI專利申請活躍，新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場，並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。