特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。
依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。
然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性:
(1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。
(2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。
(3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。
此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估:
(1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。
(2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。
(3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。
(4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。
綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
先進的能源發展方向是開發先進技術,利用生物材料(如能源作物或生物排泄物)等生物性資源來生產能源,此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高,故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。 最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用,降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量,而基於同樣的目標,美國參議院財務委員會(Senate Finance Committee)最近更提出了能源進化及投資法(Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA),希望能鼓勵大規模的商業投資,以促進生物燃料的生產與使用。 EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料(cellulosic biomass)來生產生物燃料之製造者,提供生產上的租稅扣抵(production credit),與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發,儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。
中國大陸重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準,擴大相關試驗範圍,並於去(2005)年12月29日公告實施,有效期2年,而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準,但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加,因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時,也需要收取相關費用。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。
韓國「電子文件認證管理系統」(Certified E-Document Authority System)法制化之簡介