「亞馬遜公司（amazon）」積極向美國政府機關推動其所開發的人臉辨識軟體“Rekognition”，將可能造成隱私權的重大侵害
亞馬遜公司所開發的“Rekognition”軟體可以進行照片中的人臉辨識識別，單張圖片中可辨識高達一百人，同時可以圖片進行分析及比對資料庫中的人臉長相。目前亞馬遜公司積極向政府機關推銷這套軟體。可能造成的風險是，公權力機構可透過使用“Rekognition”軟體來辨識或追蹤任何個人，警察機關可以隨時監控人民的行為，各城市的政府機關也可能在無合理理由的狀況下隨時查看人口居住狀況，尤有甚者，美國移民及海關執法局（Immigration and Customs Enforcement, ICE）可以使用該軟體來監控移民的狀況，即使是無任何犯罪疑慮的狀況下亦可進行，將政府打造成巨大的監控系統，有造成隱私權嚴重侵害的疑慮。因此無論亞馬遜公司內外都有反對將“Rekognition”軟體推銷給政府機構的聲浪，尤其美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）更是發起多項連署抗議。
支持政府使用“Rekognition”軟體的意見則認為，使用“Rekognition”軟體將可以更有效率地辨識人臉，在尋找失蹤兒童或在公共中辨識出恐怖份子可以發揮更大的作用，不啻是保護公眾法益的進步。
佛羅里達的奧蘭多市警察機構曾經使用“Rekognition”軟體後因契約到期而一度停止使用，於7月9日與亞馬遜公司續約繼續測試使用該軟體，奧蘭多市警察機構宣稱以目前測試階段將不會使用一般民眾的照片進行測試，將不會造成人民的隱私權侵害。
- Amazon Teams Up With Government to Deploy Dangerous New Facial Recognition Technology
- Amazon Rekognition official site
- Facial recognition technology: The need for public regulation and corporate responsibility
- Despite privacy outcry, Orlando will use Amazon's facial recognition software again
- ACLU asks Amazon to stop selling surveillance technology to governments
- Amazon and Orlando Cops’ Controversial Face Recognition Pilot Isn't Over
- Orlando police decide to keep testing controversial Amazon facial recognition program
- Amazon's controversial facial recognition program dropped by city of Orlando
- 「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將AI武器化遭大規模抗議
蕭永蔚
法律研究員 編譯整理
1. Amazon Teams Up With Government to Deploy Dangerous New Facial Recognition Technology https://www.aclu.org/blog/privacy-technology/surveillance-technologies/amazon-teams-government-deploy-dangerous-new (最後瀏覽日:2018/07/27)
2. Amazon Rekognition official site https://aws.amazon.com/tw/rekognition/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
3. Facial recognition technology: The need for public regulation and corporate responsibility https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2018/07/13/facial-recognition-technology-the-need-for-public-regulation-and-corporate-responsibility/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
1. Despite privacy outcry, Orlando will use Amazon's facial recognition software again https://mashable.com/2018/07/13/orlando-rekognition-amazon-surveillance/#yPB_tmNg.mqp (最後瀏覽日:2018/07/27)
2. ACLU asks Amazon to stop selling surveillance technology to governments https://mashable.com/2018/06/18/aclu-amazon-surveillance-rekognition/#EBP596qA.PqA (最後瀏覽日:2018/07/27)
3. Amazon and Orlando Cops’ Controversial Face Recognition Pilot Isn't Over https://gizmodo.com/amazon-and-orlando-cops-controversial-face-recognition-1827483145 (最後瀏覽日:2018/07/27)
4. Orlando police decide to keep testing controversial Amazon facial recognition program https://www.usatoday.com/story/tech/2018/07/09/orlando-police-decide-keep-testing-amazon-facial-recognition-program/768507002/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
5. Amazon's controversial facial recognition program dropped by city of Orlando https://www.usatoday.com/story/tech/talkingtech/2018/06/25/amazons-controversial-facial-recognition-program-dropped-city-orlando/732090002/ (最後瀏覽日:2018/07/27)
6. 「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將AI武器化遭大規模抗議 https://tw.news.yahoo.com/「亞馬遜人臉識別噩夢」貝索斯將ai武器化遭大規模-013810014.html (最後瀏覽日:2018/07/27)
因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃，訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標，因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法，進一步展現森林吸收二氧化碳的功能，以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願，以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式： 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法 每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積（m3/年·ha）×膨脹係數×（1+地下比率）×容積密度（t/m3）×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法 因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×（1+地下比率）×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量（tC/ha）×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積（公頃）×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數 此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式，目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會（IPCC）」建議公式，推估森林資源林木之碳貯存量，推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳，每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳，對此亦可參考上述公式推算，以更了解我國的森林與碳管理關係。
中國大陸專利局於2014年7月21日簽署「知識產權保險戰略合作協議」，落實創新驅動發展戰略中國大陸專利局與中國人民財產保險股份有限公司於2014年7月21日在北京簽署「知識產權保險戰略合作協議」，雙方將合作促進專利保險之發展。所謂專利保險係指在專利研發、專利申請、實施、讓與、使用或專利訴訟中，由於發生專利侵權的行為而提供的保險服務。然而，此次協議更包括專利保險政策擬定與政策環境營造、承保理賠流程之改善，並且試圖強化專利風險的宣導以提升企業管理專利風險的意識，最終目標是建立專利保險風險控制及分散機制。 相對於我國高科技產業於引進專利保險在分散專利風險上有正面的參考價值，但由於現行客觀環境下的條件較不完備，使得我國在推行專利保險上窒礙難行，主要原因在於法律制度的不同所產生的專利風險程度有異、無法準確計算保險標的鑑價制度等，但專利保險的概念早在1994年美國即已推出，又伴隨智慧財產權意識的高漲，各國也相繼推行，例如：英國推出的「專利申請保險」，以及日本推出的「知識產權授權金保險」等。因此，此次中國大陸亦擴大推行專利保險之政策，可謂與國際發展趨勢與整體智財法制建制有關，可供我國未來引進專利保險制度上試行之參考與討論。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
智慧財產權侵權風險分擔機制-歐盟專利訴訟保險制度