所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的,以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人,日本至今共成立了兩百多個研究組合,主要透過專法創設之特殊性質法人制度,並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上,賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能,技術研究組合得以分割或轉換為公司,將研究成果直接轉化為產業化應用,技術組合之特色有以下幾點: 1.研究組合須至少二人以上之組合員發起:除企業公司外,日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ,凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學,皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動,並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動 2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行:未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時,大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份,增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用:技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割,就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果,則可以透過變更為公司型態,迅速將其研發成果予以產業化,亦可透過變更組織型態,而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
歐盟將通過新的指令加強科學研究所中所使用之動物的保護2010年9月歐洲議會通過第2010/63/EU號指令(DIRECTIVE 2010/63/EU)修正文本,新的指令將修正第86/609/EEC 指令(Directive 86/609/EEC)原有規定,以加強對科學實驗用動物的保護。 2010年5月世界動物健康組織(the World Organisation for Animal Health, OIE)第78屆 大會中通過了第一個國際動物福祉標準,該標準納入OIE陸棲動物健康法典規範(OIE Terrestrial Animal Health Code)做為研究與教育用動物保護的準則,歐盟作為主要的提案者於是加速規範修正作業以回應OIE之承諾。新指令將規定歐盟各國主管機關必須在同意研究採用動物實驗前,評估其他研究方式的可能性並進行倫理評估,如需採用動物實驗應儘可能減少被試驗動物之痛楚,此外新指令也確保被實驗動物享有應有的生存環境,如適當大小的籠子等的要求。 新指令適用範圍將包括教育、訓練與基礎研究用的動物,其包含所有人類以外的活體脊椎動物以及某些可能感受痛楚的物種。靈長類動物如人猿的實驗也被禁止,除非為了該物種本身之生存所需,或者其他可能造成人類生存威脅或疾病之避免所必要方得於各國政府同意下進行之。新的指令將擴大禁止使用人猿、黑猩猩、彌猴等靈長類動物的實驗,除非有證據顯示其他物種的實驗無以達成靈長類動物實驗所能達成之目的,但也有成員國表示擴大靈長類動物實驗的限制將對於神經退化性疾病如阿茲海默症等的研究造成阻礙。 動物實驗的3R原則—取代、減量與改善(replacing, reducing, and refining)在第2010/63/EU號指令修正文本都已有相關規範,歐盟執委會表示歐盟將繼續致力於強化實驗用動物的福祉,同時為了確保新法的貫徹,新指令將授權設立歐盟層級的示範實驗室(Reference Laboratory at European Union level)協調各國採取替代動物實驗的方式。歐盟執委會表示新的指令將會在今年秋天公布。
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。
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。