經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段：
1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。
2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。
3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。
4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI (Feb. 23, 2023), https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/2448f04b-en.pdf?expires=1683078463&id=id&accname=guest&checksum=030F1E26850085E4A7AC6B1EB60266A1 (last visited May 3, 2023).
Advancing accountability in AI, Organisation for Economic Co-operation and Development, https://oecd.ai/en/accountability (last visited May 3, 2023).
陳箴，〈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）〉，2023年2月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8974（最後瀏覽日：2023/05/03）。
張瀠心，〈歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案〉，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8958（最後瀏覽日：2023/05/03）。
南非共和國議會在2013年8月22日通過了個人資料保護法修正案（PROTECTION OF PERSONAL INFORMATION BILL），該法案已由總統Jacob Zuma簽署正式成為法律，這也是南非首次全面性的個人資料保護立法 。 該部立法目的在於為促進個人資料的保護，建立全面性的個人資料保護原則。此次提出多項修正，包括 ： 1. 設立獨立法人監察機構作為獨立且公正的執行個人資料保護法上職務及權力。 2. 公、私部門僅在特定情形時方可處理個人資料。 3. 蒐集個人資料必須提交予前述獨立法人監察機構。 4. 限制蒐集兒童個人資料，並將哲學、信仰、宗教，種族、民族血統，工會會員，政治觀點，健康，性生活或犯罪前科列為特種個人資料，並加以限制蒐集。 5. 需要處理個人資料者，必須落實保護措施，以保護個人資料為完整之狀態。 6. 發生個人資料外洩情形時，必須通知受影響的當事人以及前述獨立法人監察機構。 7. 要求公、私部門均需指定專責個人資料保護人員。 8. 透過自動傳呼裝置行銷需受到一定程度之限制。 9. 限制跨境傳輸時，限制傳輸收受方必須是至少具備與南非相同個人資料保護水準之區域。 南非之個人資料保護法通過後，對於消費者保障係又提升至另一層次，然該法之施行會對企業造成的衝擊，以及消費者是否可以在修法後獲得實質上的保障，仍待觀察。
瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告（IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results）。此份報告共評比 63 個經濟體，全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港；其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government efficiency）「企業效能」（Government Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大評比指標，旗下再細分為340個子標，例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中，可以看出小型經濟體（如新加坡、香港、丹麥等）因容易凝聚社會共識，表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國，乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現（美國從2019年第3掉至今年第10，中國自14掉至20）。香港亦從2019年的第2排到第5，其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異，綜合排名第11名，較2019年上升 5 名；且我國在亞太地區中高居第 3名，僅次於新加坡和香港，為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步，其中政府效能排名全球第9，首次進入世界前10名。
Google宣佈提供無線路由器擁有者可將其定位資料退出Google資料庫之機制全球搜尋引擎龍頭Google被發現於2008年3月至2010年5月間，透過其街道定位服務，違法蒐集位於荷蘭360萬個無線路由器（Wi-Fi routers）之資料。Google因其違法蒐集資料之行為，面臨140萬歐元之罰款。 由於荷蘭相當重視隱私保護之概念，因此Google之作法引起社會之爭議，在荷蘭社會反彈之壓力下，Google於11月15日宣布，同意提供民眾將其住家地點或公司行號之無線路由器識別碼資料退出Google資料庫之機制。路由器之擁有者可透過更改服務設定識別碼（Service Set Identifier, SSID）之方式，退出Google定位服務之資料庫。荷蘭個人資料保護主管機關首長Jacob Kohnstamm認為，Google之舉對於消費者隱私之保護具有正面之幫助。 Google所提供的定位服務主要是透過所蒐集之資訊，提供其開發的Android手機定位服務，利用所蒐集的定位資料使行動電話或者行動裝置之用戶得以定位其所在之位置，並且提供用戶當地氣象以及地圖資訊。除此之外，定位服務也增加Google對鄰近商號之廣告收益。Google實施退出資料庫之機制後，其必須另外以GPS系統進行定位，定位服務可能將發生不精確之情形，另外，也將使得行動裝置因需搜尋衛星訊號而耗費較多電力。Google全球隱私顧問Peter Fleischer指出，事實上Google的定位服務無法辨識個人資料，但Google認為提供退出資料庫機制更增進對於個人隱私之保護。 歐洲各國對於Google所蒐集之無線存取資料皆有隱私保護之疑慮，因此，除了荷蘭外，目前Google也在法國公告提供此項退出機制，未來將進一步於全球實施。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。