繼歐盟實施 WEEE 和 RoHS 指令掀起一股綠色風潮之後,歐盟又將啟動能源使用產品生態化設計指令 (Directive of Eco-design Requirements of Energy-using Products ,簡稱 EuP 指令),該指令協調歐盟產品環保設計的通則與標準,要求耗能產品(運輸工具除外)採取以內部設計管制或管理系統評估的方式,進行評鑑以證明其符合這項指令之規定,並取得 CE Marking 的符合性宣告,產品方能在歐盟境內上市。歐盟要求各會員國應於 2007 年 8 月前完成國內立法。 EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期( Life Cycle )的思考方式,將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中,藉此提高產品效能,增加能源供應的安全性,並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求,但初期已列出包括:加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品,該等產品實施方法仍在研擬中,未來將逐步擴大管制項目。 依海關統計資料, 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施,將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令,經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎,期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰,進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
美國白宮發布「美國就業計畫」說明文件,加強投資基礎建設與科技研發美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件(FACT SHEET: The American Jobs Plan),針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題,預計在未來八年內每年投資約GDP的1%,共投入約2兆美元(約合新台幣56兆元)於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出,雖然美國為世界上最富裕的國家,但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜,部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋,而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失,更威脅到國家經濟安全。除此之外,美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手,顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資,以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分,包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑,並升級港口、機場及運輸系統,並改善飲水、電力與網路布建,提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務;除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性,也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時,將採用符合永續性及創新性的建築材料,並優先使用在美國製造與販售的零組件,以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分,相對於中國大陸正大力投資於研發,其研發支出為世界第二,美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降,為了支持研發團隊克服高度創新(high-innovation)技術的障礙,有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會(NSF)投資500億美元設立技術局(technology directorate),用於整合國家研究資源,投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發,並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外,白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案,包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法,並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學(HBCUs)、弱勢族群教育機構(MSIs)的科技研發以避免種族與性別落差,投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金,向國家標準技術協會(NIST)投資140億美元推動產官學合作研發,以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金,特別是地區型的小型孵化器及創新聚落,以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。