美國商務部提出CHIPS護欄條款，對受補助者實施限制以維護國家安全
美國商務部於2023年3月21日對《晶片與科學法》（CHIPS Act）獎勵計畫中的國家安全護欄條款（guardrails）提出法規草案預告（Notice of Proposed Rulemaking, NPRM），並對外徵詢公眾意見，確保美國和盟友間的技術協調合作，促進共同國家安全利益。CHIPS作為國家安全倡議，以重建和維持美國在全球半導體供應鏈中的領導地位為目標，並確保CHIPS所補助的資金及尖端技術，不會直接或間接使中華人民共和國、俄羅斯、伊朗和北韓等特定國家受益或用於惡意行為，若CHIPS受補助者參與限制交易，政府可以收回全部資金補助。護欄條款對受補助者實施限制說明如下：
1.限制在特定國家擴張先進設施：自獲得補助起10年內，禁止對特定國家或地區的尖端和先進半導體設施為重大投資、協助擴大半導體製造能力。投資金額達100,000美元定義為重大交易，將設施生產能力提高5%為擴大半導體製造能力。
2.限制在特定國家擴建傳統設施：禁止在特定國家擴充半導體新生產線或將傳統半導體設施的生產能力擴大超過10%。若半導體設施的產出「主要服務」於該國國內市場（超過85%），則允許建造新的傳統設施，但最終產品只能在該國家或地區銷售。
3.半導體屬對國家安全至關重要項目：擬將一系列晶片歸類為涉及國家安全，並與國防部和情報局協商制訂清單管制，包括用於量子運算、輻射密集環境，和其他專業軍事能力的新進和成熟製程晶片。
4.加強美國出口管制：透過出口管制和CHIPS國家安全護欄條款，調整對儲存晶片的技術門檻限制並加強控制。對邏輯晶片應用，會設定比出口管制更加嚴格的門檻。
5.限制聯合研究和技術授權：限制與特定外國實體就引起國家安全問題的技術或產品進行聯合研究和技術授權工作。聯合研究定義為由兩人或多人進行的任何研究和開發，技術授權為向另一方提供專利、營業秘密或專屬技術的協議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
Commerce Department Outlines Proposed National Security Guardrails for CHIPS for America Incentives Program, U.S. Department of Commerce, Mar. 21, 2023, https://www.commerce.gov/news/press-releases/2023/03/commerce-department-outlines-proposed-national-security-guardrails (last visited Apr. 12, 2023).
吳彬詣，〈美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制〉，資策會科法所，2023年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=0&d=8970（最後瀏覽日：2023/4/12）。
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
加拿大參議院交通與通訊委員會提出自駕與聯網車輛政策發展報告與建議2018年1月加拿大參議院交通與通訊委員會(Standing Senate Committee on Transport and Communications)向加拿大交通部提出「駕駛改革：技術與自駕車的未來(Driving Change : Technology And The Future Of The Automated Vehicle)」報告。 報告指出加拿大面臨自駕車可能遭遇之挑戰，並列出提供交通部發展自駕車策略之政策建議。 其中包含：建議加拿大應成立跨部會單位以整合全國自駕車政策、並整合各地方政府與傳統領域政府透過發展地區模型策略；交通部並應與美國合作，來確保自駕車輛於兩國間運行無障礙；交通部應發展自駕聯網車輛設計的車輛安全指南，指南中應指明製造商於發展、測試與布建自駕車的車輛應有的設計需求，該指南並應持續隨科技發展而更新。 加拿大政府並應立法授權隱私委員會主動調查與促使製造者遵循「個人資訊保護與電子文件法（Personal Information Protection and Electronic Documents Act）」的權力，並應持續評估聯網車輛的隱私相關規範之需求。 並應整合利益關係人發展聯網車輛管制框架，特別應包括隱私保護；並應監督自駕與聯網車輛技術競爭之影響，以確保車輛出租公司與其他的延伸市場可持續取得相關營業所需資訊；並應注重加拿大自駕車之測試與發展等對於就業之影響等。
美國通過《非自願私密影像移除法》 以遏止利用AI深偽技術之性犯罪2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》（Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act），該法散播未經同意之親密影像，如深偽色情（deepfake porn）和報復性色情（revenge porn）視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像（Non-Consensual Intimate Image, NCII）所造成的傷害一直無法被有效處理，AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法，但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大，受害者亦難以在第一時間快速將影像移除，導致二次創傷。 為解決前述問題，共和黨與民主黨展現高度共識，眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對，壓倒性通過《非自願私密影像移除法》，並於同年5月19日獲川普總統簽署生效，此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》，任何人若透過互動式電腦服務（interactive computer service）故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像（Authentic intimate visual depictions）或數位偽造影像（Digital forgeries）兩種情形，後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧，或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像，包括改編、修改、操弄或變造真實影像，且從整體上來看，一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台（covered platforms）應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式，且該服務主要是提供一個平台，讓用戶得以分享其自行產製之內容（user-generated content），如訊息、影像、音訊、遊戲等；若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像，亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內，建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後，應於48小時內移除該影像，並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範，會被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）所定義之「不公平或欺騙性商業行為」，並適用該法的相關處罰機制，例如民事懲罰（civil penalty）等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）作為執法單位，然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力，FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑；亦有論者擔憂這項機制被濫用，恐成為政府打壓言論自由的政治工具，川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外，《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款，任何人都可要求平台刪除影像內容，加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查，形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法，反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而，該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗，能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。
開原碼授權 印度要走自己的路印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License （知識公共授權，簡稱 "KPL" ）的計畫，這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子，但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境，開發者既可以借助開放原始碼的合作力量，又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。 Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮，印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫，鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。