1. 揭露看不見的歧視！紐約通過第一條演算法透明性法案
當政府已將演算法應用在犯人假釋評估、教師評鑑、預防犯罪與防火救災，人民要如何確保演算法是可靠、客觀，不會隱含著對弱勢群體的偏見？尤其像臉部辨識這樣的演算技術，已經證實對黑人、女性、青少年的準確性不高，容易被視為犯罪嫌疑。
12 月 11 日，紐約市議會通過美國第一條要求演算法透明性的法案，未來政府在決策時所用的演算法，都將受到民間團體代表與專家組成的任務小組監督。這個任務小組也將研議公開演算法的時機與方式，判斷演算法是否存在偏見的標準。不過，該法案並未明確要求將演算法的原始碼公開，能否使政府所用的演算法更加透明、不帶偏見，仰賴任務小組的組成與決斷。
2. 43 位女性官員，如何挑戰高度性別化的技術工作？
在政府科技部門（Gov Tech）成立初期，女性其實扮演重要的地位，但她們並未真正被「賦權」，因此隨著男性進入這個領域後「主客易位」，女性反而失去重任，甚至還會在有小孩後被「鼓勵」盡快退休。
不過情勢已經好轉，在 GovInsider「遇見政府科技部門中的女性」專題裡，採訪了來自全球 17 個地區、43 位女性科技工作者，看她們如何利用自己的技術專業為政府科技部門帶來革新。
台灣數位政委唐鳳也被選入專題裡，訪談中她介紹過去一年如何用數位工具改變公務體系，並強調要建立政府與人民之間的雙向溝通。而在 2018 年，將會把人工智慧（AI）深入應用於公民參與。
3. 當古蹟遇上開放資料，義大利老城活出新生命
古老的文化遺產與嶄新的科技，能否有結合的可能？在古蹟眾多的義大利坎帕尼亞（Campania），歐盟資助的「Hector」計畫結合學校與社群的力量，創建許多當地文化遺產的開放資料集，並架設平台讓民眾可以免費取用資料、線上討論與自行登錄所在地區文化古蹟的相關資訊，期待透過開放資料的力量，不但能幫助觀光行程的規畫，也能使文化遺產的價值被更多人知道。
4. 匿名資料不保密？澳洲就醫紀錄遭「再識別化」隱憂
匿名處理的個人資料，真的就沒有隱私問題？墨爾本大學研究團隊稱，澳洲政府開放的醫療帳目資料集，雖然已經去識別化（de-identified）處理，但只要與已知的出生年分、醫療程序等資訊一比對，仍然可能分辨出 290 萬名澳洲民眾就醫紀錄的主人為何。此外，戶籍調查、罰單資料可能也有相同問題，代表澳洲人的數位足跡可能全都露，私人保險業者或有心人士則可能因而獲利。
澳洲政府去年已經發現這個問題，並為此推動隱私法修正：從事再識別化資料者視為刑事犯罪，可能要面臨兩年徒刑。雖然學術研究不會被處罰，不過研究團隊還是擔心這種修法會造成寒蟬效應、阻礙相關研究。
5. 使用可收回訊息的通訊軟體，美國州長遭控搞黑箱
美國共和黨籍密蘇里州長格雷滕斯（Eric Greitens）與其幕僚，被民主黨參議員西夫頓（Scott Sifton）指控違法使用通訊軟體 Confide。這個軟體可以刪除寄出的訊息，也可以防止收件者儲存或對訊息截圖。目前還不知道格雷滕斯與幕僚使用這個程式的用途，州政府發言人也表示不清楚辦公室內有沒有人下載 Confide 到公家的機器。
西夫頓主張這有違該州的陽光法案，也阻礙民眾監督、扼殺民主應有的透明性，檢察總長有責調查。
6. 公務員最需要什麼資料識讀能力？各洲差很大
開放資料的概念越來越重要，但我們不清楚在政府工作的公務員或官員最需要什麼資料數據技能。ODI 針對 84 位政府工作人員做了一份「資料識讀力」調查，發現資料視覺化（68％）、資料創新（68％）、衡量成功（67％）、資料分析（64％）等技術，是他們最想要的技能。最冷門的需求則是資料授權（19％）與機器學習（0％）。
不過這些需求因地區而異。比起歐洲與北美公務員想要資料視覺化與分析的能力，政權、資金較不穩定的非洲，公務員們更想要學習資料倡議計畫。而學習管道來說，95% 非洲公務員想要面對面學習，但歐洲與北美公務員多半想要面授與網路混合的學習、或是只參加線上課程，這可能也反映出不同地區的數位建設落差。
7. 彩繪馬路、奪回水資源⋯⋯ 共享城市運動正風行全球
互助合作、共享資源的社會不再只是空泛的理想！Shareable 計畫中 35 個國家、137 個共享城市（sharing city）的案例，證明烏托邦式的願景依舊可能。
美國波特蘭市民因有小孩在十字路口出車禍，民眾便主動發起 The City Repair Movement 彩繪十字路口，避免悲劇再度發生；同樣在美國出現了「社區權利法案」（Community Bill of Rights），透過市民的自主立法，讓大企業不能恣意進入社區開發；德國的 Freifunk 社區計畫提供非營利的免費無線網路，擺脫電信巨獸的控制；法國 235 個城市的市民，也在近年開始奪回被大企業掌握的水資源。
責任編輯：吳廷勻
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