經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。
因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。
方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國白宮(The White House,以下簡稱白宮)於2023年8月9日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act,以下簡稱晶片法)頒布一周年之總結,說明相關補助及租稅優惠措施之實施成效。自晶片法施行以來,已吸引高達1,660億美元之私人投資,並有50所以上大學宣布將開設半導體人力培訓課程,顯示晶片法對半導體生產製造在地化已有相當成效。晶片法施行後推動之措施如下: 1.說明半導體補助申請流程及條件 美國國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology)於2023年2月28日分別發布「半導體製造補助之申請指引」(Funding Opportunit–Commercial Fabrication Facilities)與「半導體製造補助願景」(Vision for Success: Commercial Fabrication Facilities),說明晶片法補助目的、申請流程、條件以及注意事項,並於同年6月23日更新相關內容。 2.說明柵欄條款之運作方式 美國商務部(Department of Commerce)與財政部(Department of Treasury)2023年3月23日於美國聯邦公報(Federal Register)發布法規預告(proposed rules),詳細說明晶片法內柵欄條款(guardrails)之運作方式。根據法規預告之內容,受補助人於受補助後的10年內若未經美國商務部與財政部同意,不得於中國等特定國家進行半導體製造設施「實質擴廠」之「重大交易」,避免受補助人將晶片法提供之補助用於中國,進而侵害美國國家安全。 3.強化半導體研發創新 美國商務部於2022年9月6日發布「美國晶片補助戰略」(A Strategy for the CHIPS for America Fund),說明商務部將與國家科學基金會(National Science Foundation)等建立「國家半導體科技中心與執行國家先進封裝製造計畫」(National Advanced Packaging Manufacturing Program),協助美國維持半導體研發之領先地位,並大幅縮短研發成果商用化之時程。 4.保障區域經濟發展與創新 美國商務部於2023年5月發布第1期「科技中心計畫」(Tech Hubs Program)申請指引,協助區域製造、商業化和部署關鍵技術;並於2023年6月發布第1期「重新競爭領航計畫」(Recompete Pilot Porgram),為長期處於經濟困境的美國社區提供就業機會。
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)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
在西班牙下載音樂無罪?!本週西班牙法官判決,認為行為人為私人用途而下載音樂,其行為並非藉以從中獲利,應認其為無罪。 即便,檢察官辦公室及音樂工會呼籲應對此下載音樂並且在郵件及聊天室提供音樂之被告,處以兩年有期徒刑,然而,在此案當中,卻無直接證據證明被告於銷售音樂之過程中獲利。 此判決震驚了音樂工會,如此一來,西班牙一千六百萬的網路使用者將可透過網路交換音樂而不會受到處罰。西班牙唱片工會聯盟 Promusicae 表示,他將對此項判決提起上訴。 由於歐洲不同的法律規定,關於分享檔案的訴訟也會因不同國家而有極大的差異。然而,大多數的歐洲國家傾向對此處以較高的刑罰。就同為歐盟成員的芬蘭而言,上週便有 22 人因為非法分享電影、音樂遊戲及軟體而被處以 427,000 歐元。 至於西班牙此項為個人用途而下載音樂之行為,據其司法院院長指出,則有待立法修正解決。
英國政府公布物聯網設備安全設計報告及製造商應遵循之設計準則草案英國數位文化媒體與體育部於2018年3月8日公布「安全設計:促進IoT用戶網路安全(Secure by Design: Improving the cyber security of consumer Internet of Things)」報告,目的在於讓物聯網設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計,以確保用戶之資訊安全。此報告經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論,並提出了一份可供製造商遵循之行為準則(Code of Practice)草案。 此行為準則中指出,除設備製造商之外,其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。 其中提出了13項行為準則: 不應設定預設密碼(default password); 應實施漏洞揭露政策; 應持續更新軟體; 應確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護; 應確保通訊之安全; 應最小化設備可能受到網路攻擊的區域; 應確保軟體的可信性; 應確保設備上之個資受到妥善保障; 應確保系統對於停電事故具有可回復性; 應監督設備自動傳輸之數據; 應使用戶可以簡易的方式刪除個人資訊; 應使設備可被容易的安裝與維護; 應驗證輸入設備之數據。 此草案將接受公眾意見至2018年4月25日,並規劃於2018年期間進一步檢視是否應立相關法律與規範,以促進英國成為領導國際之數位國家,並減輕消費者之負擔並保障其隱私與安全權益。