中國擬透過擴大高科技設備進口之方式解決貿易順差過大問題
中國近年來與美歐等國的貿易順差快速增長，此一方面彰顯中國的國際競爭力逐步提高，但也帶來人民幣升值壓力加大、貿易摩擦增多等問題。在去年底召開中央經濟工作會議，中國提出要把促進國際收支平衡作為宏觀調控的重要任務，緩解外貿順差過大所產生的問題。
近期中共商務部宣布將會同有關部門，採取五項具體措施包括：盡快頒布擴大先進技術設備進口的政策；加強從貿易順差國進口；大型展會增加進口功能；簡化手續及完善進口管理法規，規範進口市場秩序等，解決貿易順差過大的問題。其中最值的注意的是，中國擬藉由擴大先進技術設備進口之方式，解決貿易順差問題，其重點支持的高科技設備進口包括：大陸急需的半導體製造設備、高級化纖設備、高性能數控機床等先進技術設備，以及節能降耗的新設備、新工藝和新技術之進口。
為此，中國除規劃組織企業赴國外採購，擴大自美國、俄羅斯等重點國家的進口，推進節能環保領域的國際交流合作外，亦擬利用於舉辦大型展覽會之際增設進口館，鼓勵和支持各地設立機電產品進口展覽館，舉辦國外機電產品展覽。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新墨西哥州政府於2023年對Meta提起訴訟，主張Meta明知其Facebook、Instagram等平台設計加劇該州青少年心理健康危機，卻未能有效防範兒少性剝削風險。2026年3月，陪審團依《不公平交易行為法》（Unfair Practices Act）認定Meta違規並處以3.75億美元民事金錢制裁（civil penalty）；2026年8月6日，新墨西哥州第一司法區地方法院就本案作成最終判決，認定Meta旗下平台構成「公共妨害」（public nuisance），命其另支付5.67億美元設立減輕基金（Abatement Fund）。兩者合計，Meta於本案之金錢責任約達9.42億美元。 法院要求Meta於5年期間執行下列措施，並每半年向法院及州政府報告： 1.年齡保障：強化AI年齡辨識，疑似未滿13歲者須完成驗證，未於期限內驗證者將標記為刪除；經確認未滿13歲者，須刪除帳號及相關個人資料，並建立申訴機制。 2.未成年人安全預設：未成年人帳號預設私人設定，禁止未成年人帳號被推薦予不相關成年人，並禁止不相關成年人私訊未成年人帳號，若須降低保護程度須經家長同意。 3.防制性剝削與性勒索：強化偵測、通報與真人審查機制。 4.生成式AI安全：禁止並防止未成年人與Meta AI進行性化或浪漫互動，以及成年人利用AI模擬或討論與未成年人之性化或浪漫互動。 5.使用時間限制及資訊揭露：Meta應於夜間及上課時段禁止向未成年人推播訊息，並預設隱藏其按讚數，其使用Facebook與Instagram之時間合計每月上限為90小時；另應強化平台安全風險揭露及網路安全教育。 值得注意的是，法院並未命Meta停止或重新設計推薦演算法、無限捲動及自動播放等功能，認為此類產業普遍性功能之規範應留待立法或行政部門處理，其理由有二：其一，此類功能屬產業普遍設計，個案裁判逕行介入恐造成不對等競爭負擔；其二，此類功能涉及第三方內容之呈現方式，貿然介入可能牴觸憲法言論自由保障及《通訊端正法》（Communications Decency Act）第230條。 整體而言，本案顯示美國對數位平台兒少保護之監管，正由傳統內容管理延伸至年齡保障、產品安全預設、性剝削防制及生成式AI安全等面向，至於本案後續是否影響其他州之同類訴訟，值得持續關注。
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。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。