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）。
德國聯邦教育及研究部於6月1日公布《2016年德國研究與創新報告》（簡稱為BUFI) ，由聯邦教育及研究部部長Johanna Wanka 公布，這份報告每兩年由德國聯邦教育與研究部製作一次，作為2016年的趨勢展望。以下為報告中幾項重點： 德國政府在研發的支出創下歷史新高，在最新統計數據中，就2014年已有近840億歐元投入研究和發展領域，在歐洲位居首位。另外，德國聯邦政府在產業界投入570億歐元，占德國研發總預算約三分之二，已創下歷史新高。而2015年對產業界投入的研發支出又比前一年成長6.4%。而德國勞動總人口約434萬，目前統計從事研發活動的人口約60萬人，首次創下勞動人口比例歷史新紀錄。在歐盟國家中德國本已位於領先地位，在世界競爭力指數(WCI)排名中，德國更是遙遙領先其他國家，在140個國家中排名第六。德國的研究成果亦獲得國際間的肯定，德國在學術界的地位在最近一年持續領先。在德國關於德國科學家的著作，是躋身全球最常被引用的出版物的前十分之一。德國的專利申請數量在世界上排名領先，平均註冊專利數量從2003-2013年成長約9%，在歐盟遙遙領先其他成員國，在世界上專利數量則是美國的兩倍。 德國同時是研發產品輸出為主的國家，特別是在高科技產品輸出方面，即使中國如今名列前茅，德國依舊占據前排位置。在歐盟國家中，德國則位居第一。聯邦政府將研究與創新為財政編列預算優先事項，聯邦政府持續增加研發支出，根據目前2016年的總預算中，針對研發編列了1兆5800億歐元。聯邦政府補助德國在未來重點新興領域的研發及加強中小企業創新能力。聯邦政府在高科技戰略中所列的各大議題氣候變化與能源、健康與營養、移動、安全與通訊都將予以補助。又2015年政府已針對中小企業投資了1兆4500億歐元。各邦政府在研發支出亦占各邦年度總預算比例高達40%，由此可看出德國政府對創新與研發的重視。
美國最高法院認定州政府得對電商業者課徵銷售稅美國最高法院在今(2018)年1月12日決定接受南達科塔州的上訴，就South Dakota v. Wayfair一案(下稱Wayfair案)進行審理，以決定州政府是否有權對網路零售業者課徵銷售稅。依據最高法院在1992年Quill v. North Dakota (下稱Quill案)所確立之原則，若網路零售商在該州無實體呈現 (physical presence)，州政府即不得對該零售商向該州居民所銷售之貨物課徵銷售稅。 在1992年Quill案中，最高法院認為州政府對於遠距零售者(remote retailer)課稅，將違反潛在商務條款(dormant commerce clause)，理由是對於無具體呈現的零售商課稅，將使其面對許多不同的課稅管轄權，造成零售商巨大的負擔，並增加州際商務的複雜性。南達科塔州認為科技的進步已使得零售商商所面臨課稅的複雜度降低，故在2016年通過法案對無實體呈現之電商業者課稅，因而引發相關爭訟。 本案在今年6月21日宣判由南達科塔州勝訴，判決指出隨著電子商務的成長及資訊科技的進步，課稅並不如過往會對業者造成具大的負擔，同時也可滿足正當程序與潛在商務條款的要求；此外，Quill案將會造成市場的扭曲，其所造成的稅捐保護傘將對具有實體呈現的業者造成不公平的競爭。因此認定Quill案已難以適用於現在的電子商務市場。 但本案仍有四位大法官反對，認為應由國會立法來糾正此一錯誤。因為國會並未明確授權州政府可對跨州零售交易課稅，因此才有潛在商務條款的適用，換言之，國會實際擁有立法授與各州徵收遠距交易之權力，在115期國會當中，也已經有相關的法案被提出，包括Remote Transaction Parity Act of 2017 (H.R. 2193)、Marketplace Fairness Act of 2017 (S.976)。在最高法院完成此一判決後，後續可繼續觀察美國國會是否會以立法的方式，授與州政府對跨州商業貿易課徵租稅。
歐盟發佈Amazon違反反托拉斯法之初步調查結果，並將對其電商業務展開第二輪調查歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果，針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書（Statement of Objections, SO），認定Amazon使用大量非公開賣家資料，減少自身作為零售商之競爭風險，相關可能違反歐盟運作條約（TFEU）第102條禁止濫用市場主導地位。 歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台，具有雙重身分，第一個身分是作為零售商，在網站上銷售商品；第二個身分是作為平台商，提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料，將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中，是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料？以及第三方賣家使用「黃金購物車」（Buy Box）的機制為何？ 歐盟執委會調查說明，Amazon作為平台，可以大量使用第三方賣家資料，例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統，使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料，以調整自身產品零售報價和業務決策，降低自身作為零售商的市場競爭風險。 此外，歐盟執委會認為，Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制，使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務（Fulfillment by Amazon, FBA），才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章，才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率，進而提高銷售量（據統計，Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成）。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家，形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查，且未言明結束調查時間。