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）。
英國文化、媒體暨體育部2017年3月8日發布「次世代行動技術：英國的5G策略」，此舉將會加速英國網路基礎建設更新並促進智慧聯網之發展。這份策略書提出了幾個重要方面來採取行動： 建構經濟實例：英國政府計畫建立新的5G試驗場，和企業共同合作發展5G科技。此試驗場預計同時在城市和偏遠地區進行，以了解不同地區環境下建設的效益，且與Ofcom合作了解目前環境與法規障礙。 調適法規：政府會持續檢查相關法規是否需要修正，並與試驗場合作了解現行法規是否適當。 地方區域的治理與能力建構：意識到地方區域於建構基礎建設的重要性，因此英國政府正在諮詢地方政府如何在地方區域進行5G建設，將會將地方政府、政府部門、土地擁有者和企業等集合組成工作小組進行5G策略的諮詢。 覆蓋率與能力匯流：政府將於2017年底前了解人類生活、工作與旅遊需達成之高品質覆蓋率要素，並於2025年前達成這些要素目標。 確保安全的5G布建：5G試驗場將會與重要安全組織如國家網路安全中心合作，以支持和發展新的安全建築來達到消費者對於5G的期待與需求。 頻譜：政府將要求Ofcom檢視現行頻譜授權策略並於2017年底提出報告，以促進4G至5G轉型。 科技與標準：政府將會持續和標準機關合作，監督市場安全與供應者的發展。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國國會就外國情報偵察法提出修正草案美國民主黨國會議員針對「外國情報偵察法」(Foreign Intelligence Surveillance Act of 1978, FISA)提出修正草案，2007電子監察法案 (Responsible Electronic Surveillance That is Overseen, Reviewed and Effective Act of 2007, RESTORE Act of 2007)，主要目的在提高政府部門對外國人進行電子監聽之門檻，以增加電子監聽之隱私保障。 在911恐怖攻擊事件後，美國有不少電信業者開放其網路供政府部門進行電子監聽。但是隱私保護團體認為此一行為對於美國民眾之個人隱私造成莫大傷害，並對各大電信公司提起訴訟。為協助配合政府監聽要求之電信業者免於此一民事訴訟糾紛，布希政府要求國會修正外國情報偵察法的同時，增訂溯及既往之條款，使過去曾配合政府之監聽要求的電話及網路服務提供業者能免責，不需面對高額求償之訴訟。 儘管隱私保護團體認為該修正草案對於隱私權之保護比現行法規更為周延，但仍認為美國國會還應立法要求政府對於本國人之電話或電子郵件訊息之監聽，必須事先申請獨立之搜索票。但布希政府指出，針對所有可疑目標之監聽均一一申請獨立搜索票將會花費過多時間，影響監聽之效率。 由於此一修正草案具有高度爭議，因此美國國會已於日前延後該修正草案之表決時間，以便就該修正草案進行更周詳之討論。
加拿大運輸部發布2025無人機方案，提出建立無人機交管系統等優先項目加拿大運輸部（Transport Canada）於2021年3月22日發布「2025無人機方案」（Transport Canada’s Drone Strategy to 2025），概述其對無人機的願景及方案，並提出其至2025年前所應優先關注之項目，以確保無人機安全地整合進現代化航空系統並進入空域中。 為因應無人機產業發展帶來新挑戰及機會，加拿大運輸部列出五點事項做為對總體政策及優先事項之考量，包括： （一）透過安全規範支持創新：相關方案包含為偏鄉地區操作較低風險之視距外操作制定規範、為中度風險視距外操作核發飛行操作許可、在實際操作環境中測試技術，以及核准相關試行計畫，以提供中度風險之視距外操作更多的政策規劃資訊。 （二）建立無人機交通管理系統：包括建立無人機飛行計畫、空域使用請求系統、通訊、導航及空域監管系統、自2021年於偏鄉地區進行無人機交通管理實驗、探索「數位牌照」（digital license plate）用於遠端識別無人機的選項，以作為無人機交通管理系統基礎。 （三）無人機的安全風險：與利益相關人合作釐清機場保安的角色與職責、通訊傳輸協定及突發事件回應期間的工作協調、評估機場威脅及漏洞以了解風險、探索反無人機技術、對未經授權無人機的侵入進行偵測及追踪，以及導入驅逐未經授權無人機的安全框架。 （四）創新推動經濟發展：促進短、中期研發計畫、對先進無人機研發活動尋求合作機會、尋求能為加拿大氣候環境與操作提供資料的優先研發項目、制定方案使新型無人機技術更容易被國際市場接受、針對無人機之營運框架及產業目標進行評估、擬定產業合作策略並促進現有航空經濟框架現代化。 （五）建立民眾對無人機的信任：為增進民眾對無人機的認識及接受度，制定行動計畫、與地方政府共同規劃營運、鼓勵更多的社群參與，並與執法單位持續合作執行安全無人機操作規則。 加拿大運輸部將對本方案定期進行評估並於2025年前完成總體檢視，並公布2025-2030年的無人機發展方案。