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2015年12月10日於「綜合科學技術創新會議」上公布最新「科學技術基本計畫」草案，預計將投入26兆日圓，約占GDP1%的資金。該計畫之法源基礎係1995年公布之《科學技術基本法》第9條第1項，要求政府自1996年開始制定以五年為期，整體、宏觀且跨部會之科技發展計畫，目前最新之「第五期科學技術基本計畫」將於2016年開始施行。 「第五期科學技術基本計畫」共計七章，作為本期計畫核心之第二至第五章，揭櫫四大原則及相應規畫： 一、 以未來產業創新及社會變革為方向創造新價值(第二章) 旨在發展對未來產業創新及社經變遷具有前瞻性之技術及服務，如智慧聯網、巨量資料、人工智慧等，並以此為基礎實現領先世界之「超智能社會」。 二、 因應經濟社會新課題(第三章) 1. 確保能源、資源及糧食供應穩定。 2. 因應超高齡化、人口減少等問題，打造永續發展的社會。 3. 提高產業競爭力及地區活力。 4. 確保國家安全及國民安全。 5. 因應全球範圍內發生的社經問題，並對世界發展做出具體貢獻。 三、 強化科技創新基礎能力(第四章) 企圖打破產官學界間障壁，加速人才流動及人才多樣化，對造成障礙之制度進行改革，此外，將增加青年及女性研究者比例，及提升學術論文品質。 四、 構築人才、知識、資金三要素的良性循環制度以朝向創新發展(第五章) 將透過產官學界合作，打造創新人才培育及適其發展之環境，強化國際知識產權及標準化之運用，並依國內各區域特性推動相關創新措施。 在這當中，「實現超智能社會」為本期計畫最重要之發展目標，由於資通訊技術高度發展帶動生產、交通、醫療、金融、公共服務等各方面之巨大變革，創造出新產品、新服務，卻也相應帶來新挑戰及社會問題，日本政府計畫打造「智慧聯網服務平台」(IoTサービスプラットフォーム)，將內閣府2015年6月19發布之「科學技術創新綜合戰略2015」中所列舉的11個系統分階段完成串連整合，以推動跨系統間之數據應用，達成各科學領域巨量資料之流通使用，同時兼顧資訊安全保障的「超智能社會」。
美國衛生及公共服務部提出雲端服務適用健康保險可攜與責任法之相關指引美國醫療產業使用境內或境外雲端服務（Cloud Services）急速成長，導致「健康保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act，以下簡稱HIPAA）規範下之「適用機構」（Covered Entities）與其「商業夥伴」（Business Associate），對於雲端服務業者如何適用HIPAA感到疑惑。因此，衛生及公共服務部民權辦公室（Department of Health and Human Services, Office for Civil Rights）於10月7日公布相關業者如何適用HIPAA之指引，以釐清爭議。 於該指引中，該部指出，雲端服務業者若替適用機構或是商業夥伴創造、接收、維護、傳送被HIPAA所保護之「資療資訊」（Protected Health Information），則該雲端業者就被視為HIPAA下規範之商業夥伴，原因在於該服務具有儲存與維護醫療資訊功能，非屬該法排除適用之「網路服務業者」（Internet Service Providers）資料傳輸服務類型。 該指引有幾大重點：首先，雲端服務業者如將該醫療資訊提供加密儲存服務，仍應盡到HIPAA中規範商業夥伴之責任。原因在於加密資料不足以保護HIPAA有關資訊安全章節所要求醫療資訊之「機密性、完整性和可用性」之相關規範。再者，雲端業者皆須與委託方簽署商業夥伴協議（Business Associate Agreements）。此外，使用雲端服務儲存資療資訊時，委託方皆能使用行動設備進入雲端儲存之醫療資料，但應建立合乎HIPPA所要求相關之安全措施。最後，HIPAA並未禁止將醫療資訊儲存至伺服器為於美國境外之雲端業者，但使用前應自行評估該資訊遭駭客攻擊之可能性。
2016年生物支付技術將可能取代傳統支付型態根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞，指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵，諸如：指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術，未來將無須使用信用卡或行動裝置，僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利，但同時，生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制，但水能載舟，亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別，涉及高度個人隱私，為妥善保護個人資訊安全，需訂立生物辨識相關規範加以管制，否則將衍生許多法律問題。 例如：在2015年6月，美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者，也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集，但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站，並標註姓名，儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範： 1.第10條： 生物辨識之態樣，包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描，但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a)： 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱，並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1)： 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯，主張BIPA規定之臉部外觀，其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊，並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀，但法院認為Shutterfly之主張並不合理，因此同意受理此案。 觀察該案可發現，儘管生物辨識提高資訊安全之保護，但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面，生物特徵資訊極易被他人蒐集，因此，如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施，也是推行生物支付措施所需突破的關口。
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。