未來我國的技術移民政策,將放寬不再侷限於以往所重視的「高科技人才」者。內政部戶政司表示,該政策目的之改變,乃是參照了美國 、加拿大、澳洲及紐西蘭等國為促進該國經濟發展,創造就業機會,分別訂有投資移民的相關規定,供有意移民該國之外籍人士申請。 修正條文第25條第3項:外國人有下列情形之一者,亦得以向入出國及移民署申請永久居留:一 、對我國有特殊貢獻;二、為我國所需之高級專業人才。第4項:外國人得向入出國及移民署申請在我國投資移民,經審核許可且實行投資者,同意其永久居留。 因此,為了趨近國際化的趨勢,在本次的「入出國及移民法修正草案」中,將過去偏重於「高科技人才」的引入,擴大為「高級專業人才」;並且新增「投資移民」之外國人得以直接申請永久居留,以滿足多元化的經濟與社會需要。至於「大陸技術人才」亦視為外籍技術人士看待。
德國聯邦政府公布2016年《研究與創新成果報告》德國聯邦教育及研究部於6月1日公布《2016年德國研究與創新報告》(簡稱為BUFI) ,由聯邦教育及研究部部長Johanna Wanka 公布,這份報告每兩年由德國聯邦教育與研究部製作一次,作為2016年的趨勢展望。以下為報告中幾項重點: 德國政府在研發的支出創下歷史新高,在最新統計數據中,就2014年已有近840億歐元投入研究和發展領域,在歐洲位居首位。另外,德國聯邦政府在產業界投入570億歐元,占德國研發總預算約三分之二,已創下歷史新高。而2015年對產業界投入的研發支出又比前一年成長6.4%。而德國勞動總人口約434萬,目前統計從事研發活動的人口約60萬人,首次創下勞動人口比例歷史新紀錄。在歐盟國家中德國本已位於領先地位,在世界競爭力指數(WCI)排名中,德國更是遙遙領先其他國家,在140個國家中排名第六。德國的研究成果亦獲得國際間的肯定,德國在學術界的地位在最近一年持續領先。在德國關於德國科學家的著作,是躋身全球最常被引用的出版物的前十分之一。德國的專利申請數量在世界上排名領先,平均註冊專利數量從2003-2013年成長約9%,在歐盟遙遙領先其他成員國,在世界上專利數量則是美國的兩倍。 德國同時是研發產品輸出為主的國家,特別是在高科技產品輸出方面,即使中國如今名列前茅,德國依舊占據前排位置。在歐盟國家中,德國則位居第一。聯邦政府將研究與創新為財政編列預算優先事項,聯邦政府持續增加研發支出,根據目前2016年的總預算中,針對研發編列了1兆5800億歐元。聯邦政府補助德國在未來重點新興領域的研發及加強中小企業創新能力。聯邦政府在高科技戰略中所列的各大議題氣候變化與能源、健康與營養、移動、安全與通訊都將予以補助。又2015年政府已針對中小企業投資了1兆4500億歐元。各邦政府在研發支出亦占各邦年度總預算比例高達40%,由此可看出德國政府對創新與研發的重視。
FDA公布修訂行動醫療APP指導原則美國於2015年2月5日公布修訂之行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Applications, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff),取代原先在2013年9月公布之版本。本次的修訂主要是將美國2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備、及醫療影像傳輸設備指導原則(Medical Device Data Systems, Medical Image Storage Devices, and Medical Image Communications Devices, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)規範納入其中。 2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備指導原則,擬降低FDA的管理程度,採用風險性評估方式,針對部分醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備等三種屬於第一級低風險之醫療器材,得不受ㄧ般管制,例如不需要登記、上市後報告及品質系統法規遵守等。原先,美國於2011年先將醫療設備資訊系統從第三級之高風險醫療器材,降低為第一級低風險之醫療器材,但經過長期間的使用經驗後,FDA認為,此等醫療器材設備在健康照護中十分重要,但相對於其他醫療器材,風險則較低,因此,將放寬程序。 行動健康應用程式亦可能歸類為上述之醫療器材,因此,為與上述的指導原則相符合,對於行動健康應用程式的審查亦作部分放寬。例如,當應用程式與資療資訊系統結合,而成為應受規範之醫療器材時,原先之規定為應進入醫療器材之規範程序,但新修訂之指導原則,則再放寬。僅將涉及積極的病人監測或醫療器材數據分析時,才需要回歸醫療器材之審查方式,其他醫療資訊系統若僅為儲存、傳輸等功能,而非主要提供診斷、治療等功能時,則可以不受醫療器材之規範限制,因風險程度較低,因此改由FDA視個案審查即可。為鼓勵相關產業的發展,FDA將風險性低之醫裁降低管理程度,其後續發展值得觀察。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。