奈米產業民間導引規範先行－以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
英國「文化、媒體及體育部」（Department for Culture, Media and Sport，DCMS）於2010年10月14日宣布關於19個公共部門的改革或廢除的政策，目的在增加政府公共服務的透明度與負責度。這些政策也包含針對電信管制機關Ofcom的改革方案。 針對Ofcom擬議的改革如下：修訂Ofcom每五年檢討公共廣播服務的責任，改由部長決定檢討的時機與範圍。允許Ofcom能有彈性的改變其機關結構，但須經過部長批准。廢除Ofcom促進訓練發展機會與提供公平機會的責任。改變Ofcom對區域頻道Channel 32網路安排之檢討，由年度檢討轉變為保留由Ofcom評估是否需要檢討。修訂Ofcom每三年審查媒體所有權的責任，回歸由部長決定是否檢討。取消對公共廣播服務者需提供年度節目規劃政策資訊的要求。修訂Ofcom對於Channel 3 與Channel 5的執照控制權變更的自動審查責任。允許Ofcom向ITU收取衛星申請費用。而在政府組織改革中，也計畫將郵政主管機關Postcomm合併至Ofcom，並隨之修訂其義務與權限。由這些改革方案來看，主要的作用在於修正或限制部分Ofcom的責任，以將政策制訂的權限回歸DCMS部長，減少不必要的花費與提高行政效率，後續效應值得觀察。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題 能源清醒！歐洲競爭電信協會主張應重新討論網路建設的付出與碳排放影響的歸責「能源清醒」（Energy Sobriety）作為一種概念逐漸被普及到政策和法令之中。目的在於使各種使用者對於自身行為所產生的碳排放有所警醒、並且就其行為所產生的碳排放負起責任，進而在產品、設備的選擇和使用習慣上重新進行考慮。藉由選擇減少消費、或是更改消費模式來更好的保護地球資源、減少碳排放。能源清醒的概念和能源效率的概念不同，他透過社會文化的改變來達到能源節省的目的、而不是仰賴技術的革新。 基於此一概念，歐洲競爭電信協會（European Competitive Telecommunications Association）於2022年9月發表對於網路基礎建設投資的聲明，希望能就對於網路建設的付出是否公平展開討論。 該協會表示，雖然其身為電子通信業者的成員們在歐洲綠色政綱（European Green Deal）上有所投入、致力於減少環境足跡，但是網路流量的穩定增加卻限制了電子通信業者對於減少溫室氣體排放的努力。而這種現象在行動網路（mobile network）的使用上特別明顯。因為將高品質（如4K、8K或HDR）的影像傳輸到行動裝置或小尺寸螢幕設備上對於用戶體驗的提升並沒有實際上的幫助，但是卻會使得網路頻寬（bandwidth）被大量消耗以及大量的溫室氣體在過程中被排放。這使得營運商將網路規模擴大（更多的核心網路和RAN設備、更多的設備和地點），因此有了更高的耗能，對於環境的影響也更加劇烈。對此，協會提議透過監管方式來改善這種情形，認為應要求內容供應商應採取非歧視性的、與內容無關的方式使影音解析度適應螢幕尺寸的解決方案，從而減少不必要的網路流量和浪費，並且給予其適度的獎勵措施。 該協會認為，任何符合能源清醒的模式都應該受到數位生態圈的集體鼓勵。而其中的每個參與者也應該要注意和承認自己的行為所產生的影響，並作為一個能源使用者和造成碳排放的實際個體負起責任。對此，歐洲競爭電信協會已經準備好就此提議進行討論與辯論。