美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於今(2008)年初完成700MHz頻譜拍賣後,在8月份針對空白頻段(white space)中可用以抗干擾之技術進行測試,並於8月11日完成測試。完整的測試報告預計將在9月份公布。FCC並可望在未來幾個月內表決是否開放空白頻段。 所謂「空白頻段」係指無線電視數位化之後,位於各電視頻道之間未被使用之閒置頻段。Google、Motorola、Microsoft等公司近一、二年來持續遊說FCC開放空白頻段(white space)免執照使用,以促進無線寬頻服務之發展。 儘管數位無線電視台及Verizon等正使用該頻段之業者有干擾疑慮,然主張開放空白頻段之公司深信開放空白頻段對於新興無線寬頻服務之發展將大有助益,且透過感測技術(sensing technology)或地理定位科技(geolocation technology),即可使得無線裝置於使用空白頻段之同時,不至於干擾數位無線電視台或其他取得執照使用該頻段之業者。 關於試驗結果,無線麥克風業者Shure之資深公關經理Mark Brunner 表示,感測技術幾乎完全無法準確偵測使用中之無線麥克風或電視頻道是否正播送中,自然無法避免干擾發生。支持開放空白頻段之Motorola公司則表示,儘管感測技術無法避免干擾發生,但是Motorola所使用之地理偵測科技則在測試中被證實可有效避開正在使用中之頻段,避免干擾情況發生。
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」 英國展開「碳排放交易框架」修正意見徵集,擬將溫室氣體移除技術納入現行機制英格蘭、蘇格蘭、威爾斯政府,以及北愛爾蘭農業、環境和鄉村事務部於2024年5月23日共同提出「溫室氣體移除納入碳交易框架」(Integrating Greenhouse Gas Removals in the UK Emissions Trading Scheme)聯合諮詢文件,擬將「溫室氣體移除」(Greenhouse Gas Removals, GGRs)技術納入現行英國碳排放交易體系。GGRs係指主動將大氣中的溫室氣體移除之方法,又稱「二氧化碳移除」(Carbon Dioxide Removal, CDR)、「負碳技術」(Negative Emission Technologies, NETs),此類技術被認為能協助「難減排產業」減少排放。 此次意見徵集主要針對以下四大面向: 1.基本原則:將GGRs整合進UK ETS,須以維持減碳誘因、確保市場誠信、創造長期有效率的碳權交易市場、環境友善、具備可操作性、最小干預性、未來靈活性保障、考量財務影響等原則為基本前提。 2.總量管制:UK ETS於納入GGRs後,預計仍將維持當前總量上限,以避免實質上增加企業的排放容許量。 3.配額發給:GGRs能獲得的配額,擬採取「事後發給」的方式,於移除完成並經過驗證後,才發給配額,以維持交易市場的可信性。 4.市場整合:英國目前暫不考慮建立獨立的溫室氣體移除交易市場,擬將GGRs完全整合進既有的UK ETS中,並透過總量及需求控制或免費配額等措施調節市場供需,穩定並促進市場發展。 英國政府相信,透過將GGRs納入現行UK ETS中,可以增加企業對於碳移除之需求,提高負碳技術的投資誘因,進而持續對於淨零排放的目標有所貢獻。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。