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）。
美國總統川普於2025年11月24日發布行政命令（Executive Order）啟動創世紀任務（Launching The Genesis Mission），旨在建立美國科學與安全AI平臺（下稱AI平臺），整合聯邦政府長期累積之科學資料集、國家研發及運算資源，訓練可自動化研究、加速科學發現之AI模型，強化國家安全、提高勞動生產力及研發投資報酬率，鞏固美國AI技術領導地位。 行政命令重點如下： （1）權責分配：由能源部長（Secretary of Energy）確保將執行創世紀任務所需資源統一整合至AI平臺，並訂定安全計畫。由總統科學技術助理（Assistant to the President for Science and Technology, APST）領導，透過國家科學技術委員會（National Science and Technology Council, NSTC）協調所有參與之行政部門。 （2）AI平臺之運作：提供能源部國家實驗室超級電腦、安全雲端運算環境等高效能運算資源、AI建模與分析框架、運算工具、各學科領域基礎模型，並在適法前提下，提供聯邦政府所管理之資料集、開放科學資料集或能源部生成之合成資料集。 （3）識別國家科學技術挑戰：能源部長應提交創世紀任務優先應對之國家重要科學技術挑戰清單，涵蓋先進製造、生物科技、關鍵原物料、核能、量子資訊科學、半導體與微電子學領域，經APST審查並與NSTC參與成員研議後定案。 （4）跨部門協調及外部參與：召集相關部門參與，訂定資源配置計畫整合各部門可用資料與基礎設施。提供獎補助，鼓勵私部門參與符合任務目標之AI驅動科學研究。設立研究獎學金、實習與學徒制計畫，提供AI平臺使用權及AI賦能科學發現培訓。在維護聯邦研究資產安全及公共利益最大化之前提下，建立標準化合作夥伴機制，與擁有先進AI、資料、運算能力或科學專業知識之外部夥伴合作。 行政命令就前述事項設定執行時程，且明定自發布之日起1年內及此後每年，能源部長應向總統提交報告，說明各事項之運作情況與達成成果。
德國將放寬非基因改造標示法規德國聯邦食品農也消保部（BMELV）發言人宣布，針對非基因改造食品標示制度之修正，今（2008）年初已達成政治協商，未來德國的非基因改造食品標示，將會容許那些在無可得替代產品的情形下而使用了基因改造維他命、添加物或加工輔助用料等基因改造產品之終端食品，標示為非基因改造食品。如此一來，那些使用目前只能以基因改造加工製成之維他命（如維他命B21、lyside等）所飼養之動物，日後動物來源食品以其作為原料時，這些食品將來也可以標示為非基因改造。此修法預計可在明年初完成實施。 德國此次修法目的，實係為了促進食品產業使用非基因改造標示。自從1990年建立非基因改造食品專有之標示制度起，動物來源食品如要作非基因改造標示，必須連在飼養時都使用非基因改造飼料，但食品產業卻表示此規定審為嚴苛且維持基因改造聲明所需的文件繁多，此機制實際上根本難以運用。BMELV為了促進食品產業使用非基因改造標示，遂決定修法放寬標準。 然而，這樣的修法仍然引起部分反對意見，例如德國食品產業聯盟（German food industry federation）即表示，非基因改造標示應當只能給予完全未使用基因改造之產品，其他產品則應使用諸如未含基因改造植物之類的聲明，否則就是誤導民眾之行為。此外，假如標有非基因改造標示的食品以此種方式使用過基因改造材料的話，更可能會折損非基因改造食品標示可性度。
當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標日本總務省下設之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System）各自已發展出道路交通資訊通信系統（Vehicle Information and Communication System，簡稱VICS）、電子收費系統（Electronic Toll Collection System，簡稱ETC）、雷達防追撞（ﾚｰﾀﾞｰ）等不同通訊技術，自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式，利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態，在人口稀少之地區利用無人駕駛系統，使駕駛不足之問題得以解決，對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為： 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術，降低事故之發生，普及車聯網等資通訊系統，車中行動模式之變革，並透過異業結合創造新的服務模式，達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
英國資訊委員辦公室（ICO）進行監理沙盒初步公眾意見徵詢英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢，以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略（Technology Strategy for 2018-2021），並參考英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority, FCA）已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下，以創新方式應用個資於開發創新產品與服務，並提供關於降低風險與資料保護設計（data protection by design）的專業知識和建議，同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分： 障礙和挑戰（Barriers and Challenges）：歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）或英國2018年資料保護法（Data Protection Act 2018, DPA18）之適用，以及ICO之監管方法，是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍（Possible scope of an ICO Sandbox） 了解參與益處（Understanding the benefits of involvement） 機制（Sandbox mechanisms）：於監理沙盒機制下不同階段提供指導，初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導（informal steers）；中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導，如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為，不會立即受到制裁之聲明函（letters of comfort）、確認組織未違反相關資料保護法規等；以及針對新興技術和創新特定領域，提供解決資料保護挑戰之預期指導（anticipatory guidance），如訂定相關行為準則（code of conduct）。 時機（Sandbox timings）：包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求（Managing Demand）：如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。 該諮詢於10月12日結束，2018年底將公布結果，值得持續追蹤，以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。 ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心（Regulators’Business and Privacy Innovation Hub），與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識，以確保法規與未來的技術同步發展；該中心也將與ICO監理沙盒共同推動，支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。