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」
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2020年8月24日公布「COVID-19疫苗全球取得機制(COVID-19 Vaccines Global Access Facility, COVAX)」,由全球疫苗與預防注射聯盟(Global Alliance for Vaccines and Immunisation, GAVI)、流行病預防創新聯盟(Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, CEPI)及WHO共同主導,與多家疫苗廠商合作,協助取得多種疫苗組合的授權及核准,促進COVID-19全球疫苗研發及公平分配。 COVAX是WHO「獲取COVID- 19工具加速計畫(Access to COVID-19 Tools Accelerator, ACT Accelerator)」下的疫苗分配機制。ACT-Accelerator透過匯集各國政府、衛生機構、科學界、產業界、民間團體的力量,共同合作開發創新診斷方法、加速融資研發治療工具、制定公平分配與交付疫苗機制、確保衛生系統與社區網路連接等四大領域,以盡快結束大流行疫情。 COVAX作為COVID-19疫苗聯合採購機制,預計2021年底要提供20億劑疫苗,籌資181億美元;由GAVI與高收入國家簽訂投資契約,透過全球融資機制採購9.5億劑疫苗,同時搭配WHO制定的疫苗倫理分配架構,使COVAX能夠集中各國經濟體的購買力,保證候選疫苗的採購數量,鼓勵擁有專業知識的疫苗廠商盡速投入大規模的新疫苗生產,確保參與COVAX的國家及經濟體,皆能迅速、公平公正地取得大量有效的疫苗。 COVAX承諾將為全球92個中低收入經濟體提供參與COVAX的融資工具;超過80個高收入經濟體已提交參與COVAX的意向書,將從公共財政預算中編列全球疫苗研發的捐助資金,並與92個中低收入國家結成疫苗合作夥伴。透過COVAX機制產出的疫苗,將會按照參與國人口比例公平地分配給所有國家,並且優先提供疫苗給衛生醫療工作者、老年人及疾病弱勢群體;隨後再根據各國家需求、易受感染程度與COVID-19威脅情況,提供更多劑量的支援。
歐盟公布數位單一市場下ICT標準化優先發展項目歐盟於2016年4月19日公布數位單一市場下ICT標準化優先發展項目(ICT Standardisation Priorities for the Digital Single Market),包括:5G通訊、雲端運算、智慧聯網、巨量資料技術、以及網路安全等,作為目前數位單一市場發展的基礎。相關影響產業包含:智慧健康、智慧能源、智慧運輸系統、電動車、智慧家居、以及智慧城市等。其三大主軸依次說明如下: 1. ICT標準建立為數位單一市場發展核心 歐盟將依1025/2012規則為基礎,進行標準化建立,因此將聚焦在數位單一市場需要發展的核心技術領域,優先進行標準訂定。 2. 因應全球技術變遷發展 ICT標準發展主要仍以產業為導向,且由產業自願性採納,建立之原則包括應具備透明性、開放、公平與一致性、有效與連結性等,此同時也能促成歐洲創新能量之發展。 3.以雙主軸計畫優先發展ICT標準設立 (1)首先歐盟執委會將確認數位單一市場優先發展之五項領域,並且設立發展時程。 (2)針對上述的優先發展領域,歐盟將進行施行檢視以及相關細項。 在5G通訊部分,預計將透過5G公私協力合作發展,同時以目前產業的需求為發展導向;在雲端運算方面,歐盟將以資金補助方式,促進雲端應用的互通性與易取性發展,並且支持企業,尤其在中小企業部分,以服務層級協議為基礎,協助採用雲端運算服務;在智慧聯網發展部分,主要為發展技術、介面、Open API等,建立準則,並預計將智慧聯網標準納入成為政府採購項目之一;在網路安全性部分,在上述發展技術領域當中,資料安全與隱私保護為核心議題,因此除了透過公司協力方式發展安全技術以外,同時也鼓勵業者應該設計著手保護隱私等概念優先納入技術之中;關於巨量資料技術部分,包括跨部門技術整合、資料與後設資料有更佳的互通性。此外,尚包括資料與軟體基礎設施服務,提供科學資料的交換、執行資料管理計畫、品質驗證、信賴性與透明性等原則。 最後,在可能受影響之產業方面,以智慧健康發展為例,智慧健康必須符合病人預期要求,如病人安全維護以及達到更佳的健康照護體系。因此,互通性的標準為當中關鍵的角色,未來亦有助於發展各國之間跨境醫療照護實踐。在電子病歷交換方面,從病人病歷摘要、電子處方簽等等,在符合個資保護條件之下,建立互通性標準可使疾病的治療更為完善。歐盟未來將持續鼓勵各會員國之間標準互通性之發展,包含目前行動健康應用程式的使用,以及未來遠距醫療應用。後續,歐盟將從2016年開始至2017年,持續針對標準建立進行討論會議,預計以資金費用補助以及其他政策方式輔導發展,同時也在2016年6月提出規劃說明使歐盟標準化政策發展符合現代化。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)