2005 台日科技高峰論壇 揭示綠色環保的新契機
於第一天開幕式中，亞東關係協會科技交流委員會主任委員蕭萬長即表示，藉由科技論壇可以增加政策和策略的相互了解，並減少重複浪費的研發 ； 藉由知識相互激盪可以維持競爭力和高度經濟成長，創造雙贏的局面。日本交流協會台北事務所的池田維代表則指出，先前日本於八大工業高峰會議中所倡議的 3R(REDUCE 、 REUSE 、 RECYCLE) 觀念，獲得各國極力贊成，他希望將日本特性表現在本次研討內容中，以加強彼此合作。
台日科技高峰論壇從 2003 年 4 月成立後，今年乃第三度在台灣舉行，與會貴賓包括日本眾議員水野賢一﹙ Mizuno, Kenichi ﹚ ， 以「日本環境政策」發表專題演說；地球環境戰略研究機關理事長森 ( 山鳥 ) 昭夫﹙ Morishima, Akio ﹚則以「建構環保型產業」為題，自法律觀點說明，日本政府如何透過修訂法規之方式，逐步落實 3R 理念及其他永續發展措施；除此之外，日本 JST 、東京大學、北九州市立大學、日立製作所、東元電機、豐田汽車、福特六和汽車等台日環保科技代表亦分就「綠色產品」、「環保科技」等面向擬定專題發表談話。預料本次研討內容，對於未來台日科交流將能形成實質的幫助 ， 並為未來科技發展指出綠色環保的新契機。
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2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
英國Ofcom準備展開全國性的WhiteSpace測試應用為了增進無線頻譜的使用效率，各國紛紛針對閒置頻譜（White Space）的應用進行討論與發展，除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則，並展開全國性的測試外，英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後，準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段，但因各種因素（如地理地形、人口分布），而在部分地區閒置未使用（即獲得頻譜使用權之業者，在當地並未提供訊號覆蓋）；或者因避免頻譜間訊號干擾，而特意保留的空白區塊（以電視頻道為例，為了避免訊號互相干擾，故於頻道1與頻道3播送電視節目，而頻道2則保留空白。）由於無線通訊技術的提升，可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式，將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段，故存在著眾多的既有使用者，閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展，故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定，但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃，故仍暫時不開放商業使用，為了進一步確定White Space在英國的可用性，也為了測試對既有服務的干擾程度，Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三： 1. 針對節目製作與特殊事件（program making and special events，PMSE）：PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者，可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置，因此White Space的開放，必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視（digital terrestrial television，DTT）：DTT是無線數位電視，也是最重要的既有使用者，White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外，也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出，各地閒置頻譜的情況不同，如在倫敦地區，對DTT的干擾較低，但格拉斯哥（Glasgow）則相反；而在PMSE的部分，倫敦市中心（如溫布敦球場）則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試，瞭解英國各地White Space的使用潛力，屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段，以確保不會發生有害的干擾，整體試驗將持續至2014年夏季。
日本推動智慧醫療照護與巨量資料應用之趨勢觀察 歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」，指出數位轉型持續但不均歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」（Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021），指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型，但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大，為了達成「歐洲數位十年：2030數位轉型目標」（Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030），各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間，因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響，需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示，56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能，而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人，相較前一年的780萬人有顯著成長，但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面，歐盟推動「超高容量網路」（very high-capacity network, VHCN）的成果使家戶普及比例來到59%，相較前一年的50%亦有明顯增長，但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距；在鄉村VHCN的布建上，則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面，完成頻譜分配的國家從16個成長至25個，其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面，運用雲端技術的公司比例出現顯著成長，由2018年的16%成長至2020年的26%，大型企業持續擴大數位科技應用，包含運用企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進，但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距，有賴各國的合作與努力。