歐盟在歐盟執委會的支持之下,致力於網實整合的發展,2015年6月歐盟提出以五項關鍵領域作為發展方向,包含交通、能源、健康、生產、以及基礎設施等。其中在智慧製造部分,主要為從大量生產到彈性、個別客製化生產,以及在生產以及產線自動化之下,增加市場競爭力。但針對此等發展,歐盟也提出未來將面臨幾點挑戰: 1.科學:網實整合系統應特別考量社會技術層面、使不同學科整合、結合相關系統理論,以及建構複式領域模型等 2.技術:由於不同的技術方法,因此應建立互通性平台系統、使自動化設計與執行更加成熟、減少資料隱私問題、整合安全性、建立系統方式處理無法確定之資訊等。 3.經濟:透過網實整合,從產品到服務,可建立新的商業模式。 4.教育:網實整合之應用需具備充分的條件,因此,可透過教育及訓練體制來增加對相關應用的認識。 5.法律:減少網實整合系統建立產生的障礙,消除法規解釋不清楚之部分,並且改善以確認整合系統應用正確性。 6.社會:網實整合應用對公共、產業以及政治等層面產生之改變與風險管理。 網實整合在生產力4.0的發展當中,屬於最為核心之部分,目前歐盟所舉出可能產生的面向與問題,值得作為未來政策法制方向之參考。
美國聯邦地方法院撤銷農業部對基因改造甜菜根之同意案今(2010)年8月中,美國聯邦地方法院法官Jeffrey S. White撤銷了美國農業部(United States Department of Agriculture,簡稱USDA)對基因改造甜菜根(genetically modified sugar beets)之同意案,並發出非永久性之禁制令(non-permanent injunction),從2011年開始禁止商業種植基因改造甜菜根。 事實上,早在去(2009)年由多個環保與消費者團體所提起的訴訟中,White法官即已認定美國農業部並未適切地評估商業化種植基因改造甜菜根所可能帶來的生態影響,特別是遠血緣繁殖(out-crossing)的風險,因此,該同意案實已違反國家環境政策法(National Environmental Policy Act,簡稱 NEPA)之規定,但當時法院並未具體指明補救之辦法;在今年8月上旬的聽證會結束後,White法官認為原告已充分闡明基因改造甜菜根可能對環境造成「無可修補之傷害」,在考量到可能造成之經濟影響後,聯邦地方法院特意裁定允許農民仍可按期收穫尚在成長中之基因改造甜菜根,直至2011年春季始完全禁止。然而,美國農業部則是初步回應,他們打算在明年准許基因改造甜菜根在受到控制的情況下有限度地栽種,持續地努力讓傳統、有機與生物科技生產系統得以共存。 由甜菜根所製取的(食用)糖,大約供應了美國國內50%的需求;其中,從2007年開始種植的基因改造甜菜根,其耕地面積在2010年時已達470,000公頃,佔全美甜菜根收成總數的95%之譜!本案深刻地點出基因改造生物體(Genetically Modified Organism,簡稱GMO)所涉及之安全風險與經濟效益的衡平問題,後續所引發的討論值得我們追蹤下去。
歐盟執委會發布第二份「數位十年狀況報告」,說明「2030年數位十年政策計畫」當前進展歐盟執委會(European Commission)於2024年7月2日發布第二份「數位十年狀況報告」(State of the Digital Decade Report)(下稱該報告),全面檢視「2030年數位十年政策計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP)之施行現況。特別的是,該報告今年首次新增歐盟成員國提出之「數位十年國家戰略路線圖」(National Digital Decade Strategic Roadmaps),說明預計投入數位轉型之措施、行動及資金。 為了呼籲歐盟成員國加強行動,進而促進經濟繁榮並提升社會凝聚力,歐盟執委會於該報告提出兩大面向之建議。首先,於數位基礎設施及企業之部分,該報告指出,目前高品質之5G網路覆蓋率僅有歐盟領土之50%。對此,各成員國與執委會應共同努力創建真正之數位單一市場(Digital Single Market)。此外,歐洲公司對於人工智慧、雲端、巨量資料之採用率遠低於DDPP欲達成之75%目標。若欲實踐商業部門數位化,應鼓勵中小企業採用創新之數位工具,且應積極投資具有高度發展可能性之新創企業。 其次,於數位技能與公共服務之層面,該報告提及,社會經濟相關之數位轉型過程中,以人為本係一貫之核心理念。然而,目前僅55.6%之歐盟人口具備基本數位技能,各成員國應採取多元方法於各級學校推動培養教育。又,為提升公共服務數位化,各成員國應致力於線上提供重要公共服務、電子健康紀錄,以利民間及企業方便運用。 最後,歐盟成員國須於2024年12月2日前審視、調整「數位十年國家戰略路線圖」,以符合DDPP闡述之目標。此外,歐盟執委會將監督、評估報告中建議之實施情形,並於2025年發布之「數位十年狀況報告」追蹤改善進度。
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。