台灣蕨類資源相當豐富,為保存台灣原生蕨類植物資源,我國政府於和平鄉鳥石坑規劃成立「蕨類園」,共蒐集台灣原生種蕨類 32科200多種,經過4年培育,蕨類生長茂盛,是很好的科學研究與生活旅遊教材。根據研究,台灣蕨類共37科、約620種,「蕨類園」的目標希望蒐集300至400種台灣中低海拔原生蕨類,做為種源保存、學術研究與解說教育之用。 蕨類是台灣常見的植物之一,在居家圍牆裂縫或庭園造景的石頭縫裡,就可觀察到鱗蓋鳳尾蕨、劍葉鳳尾蕨、細毛小毛蕨和腎蕨等蕨類,但是大多數民眾對蕨類卻非常陌生,因此該中心擬將蕨類納入社區生態與環境教育介紹的主題,教導參觀者如何欣賞各種蕨類之美。 台灣蕨類資源到底有多豐富?根據形容,台灣蕨類比整個歐洲還多,面績是台灣好幾倍大、且非常喜歡蕨類的紐西蘭,也只有 100多種。在單位面積分布上,台灣堪稱蕨類植物的天堂。因此 , 台灣「蕨類園」之成立將會是台灣生態保育的一個重要里程碑 。
18F與加州政府共同打造採購新流程美國的數位服務推動小組18F(Digital service delivery,18F),因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署(General Service Administration,GSA)成立,透過業界與政府合作模式,幫助政府機關改善流程及增進效率,其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式,以達跨部會、機關之整合,並使對公眾的數位服務更便於使用。 18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗,提供了五項服務:(一)就已存的數位規格(digital component)打造訂製化產品(custom products);(二)以創新方式購買科技,使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書(Request For Proposal,RFP)、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼(open source code)以提升專案計畫;(三)替政府建造一安全、可擴展的工具與平台,其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求;(四)協助成為數位化組織,不只是增加組織內部數位化能力,更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變;(五)透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台,提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術,使政府機關能自行複製及使用。 近期知名成果案例發生於加州。在加州,每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件,若使用過時系統產生風險將無法估計,故加州政府、美國衛生與人群服務部(Department of Health and Human Services,DHHS)即利用了前述相關服務,與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月,合作建立新系統不到1年的時間,導入了契約文件之簡化、模組化(modular)契約之合併、敏捷性開發(agile development)、使用者中心之設計及開放源(open source)之實踐。 首先,代寫委外服務建議書,18F於其中展示如何將專案計畫為模組化,亦即別於過往採購的傳統模式,非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統,透過分離的方式,找尋不同開發商以更符合實際需求,亦能避免時間金錢的浪費,降低遲約或違約之風險。再者,聚集可能符合資格的供應商,邀請眾供應商建造以開放源代碼(open source code)方式的原型(prototype)。透過此一過程的激盪,18F從中協助評估所提出的原型、技術等,以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後,為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術,18F示範敏捷軟體開發(agile software development)專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估,且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。 面臨現代化數位服務,在美國,聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式,更能達實際需求,亦為內化之協助,利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例,或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。
美國白宮發布國家生物經濟藍圖美國白宮終於2012年4月26日正式發布「國家生物經濟藍圖」(National Bioeconomy Blueprint),宣告未來美國將以生物技術為首的投資、研究與商業經濟活動列為優先支持的對象。近年來美國苦思於如何在國內經濟成長疲軟與失業問題上尋求解套,而有鑒於全球「生物經濟」(Bioeconomy)的快速崛起,歐巴馬政府遂寄望於生物經濟,期望藉由支持生物技術的研究創新與商業活動,帶動國內投資、提升就業率及經濟成長,並仰賴生物科技的發展增進國民福址。因此,白宮科學與技術政策辦公室(The White House's Office of Science and Technology Policy, OSTP)便於2011年10月起開始向生物醫藥、生物科技相關產業及研究機構徵集意見,歷經半年的規劃,始產出此部發展藍圖。 國家生物經濟藍圖首先劃定生物經濟的五大趨勢,包括:健康、能源、農業、環境及知識技術的分享。其次揭示了未來美國生物經濟的五大發展策略目標及其具體作法: (一)支持各項研發投資以建立生物經濟的發展基礎: (1)強化生物技術的各類研究發展,如生物醫藥、生質能源、生物綠建築、生物農業等 (2)實施新的補助機制以使得生物經濟投資達最大化,例如國家科學基金會於2012年推動的CERATIV(Creative Research Awards for Transformative Interdisciplinary Ventures)獎補助計畫。 (二)促進生物技術發明的市場應用與商業化: (1)加強生物醫藥的轉譯及管制科學(translational and regulatory science)發展; (2)由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)及食品藥物管理局(Food and Drug Administration,FDA)等相關主管機關主動檢視、調整既有法規,以加速生物技術成果的商業化(如生物醫藥的上市)。 (三)改革並發展相關規範,以減少法規障礙、增加規範程序的效率與可預測性: (1)減少可能影響生醫產業發展的法規障礙; (2)對於低風險的醫療裝置,降低其遵循法規的成本負擔; (3)由食品藥物管理局等相關主管機關,對於醫藥產品採行雙向規範審查(Parallel Regulatory Review),以減少產品上市時間。 (四)更新相關國家人才培訓計畫,並調整學術機構對學生訓練的獎勵機制,以符合國家與產業發展的勞動需求。 (五)支持公私夥伴及競爭前合作(Precompetitive Collaborations)關係的發展:由國家衛生研究院及食品藥物管理局等相關主管機關鼓勵、支持公私或私人部門間形成夥伴關係,共同針對生物醫藥及食品安全進行創新研究發展。 由「國家生物經濟藍圖」對美國未來生物經濟發展的策略及具體做法看來,其內容相當廣泛,從促進各種生物技術的研發投資、生技成果商業化運用、產品上市管制鬆綁、科技人員培育,再到公私部門合作的增進,完整涵蓋了整個生物技術產業發展的各個必要環節,雖已點出生物技術產業發展有待突破之處,但對於其具體法規與配套機制,仍有待日後一一落實。因此,未來本藍圖將如何形塑美國各領域生物技術產業的輪廓,並影響法規與促進機制之細節,值得持續觀察之。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。