美國有線電視法節目載送規則實務現況簡介

刊登期別
第23卷,第11期,2011年11月
 

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美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形

  美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。   報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。   USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。

數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)

  數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)為歐盟執委會2018年6月提出的策略規畫,已於2019年4月17日由歐洲議會通過;預計2021至2027年間,歐盟將投入92億歐元用於發展高效能運算、人工智慧、網路安全和數位技能培育等領域。數位歐洲計畫目標是確保所有歐洲民眾皆能擁有應對數位挑戰所需的技能、基礎建設及相應的數位監管框架,屬於歐盟發展數位單一市場政策的一部分,預估將創造400萬個就業機會、推動4150億歐元的經濟成長,提升歐盟整體國際競爭力。歐盟為關鍵數位技術提供92億歐元科技預算分配: (1)27億歐元用於高效能運算(預計在2022至2023年建立高效能運算及數據處理能力,2026至2027年將技術導入高階設施設備)。 (2)25億歐元投入人工智慧(支持企業及公部門使用AI、建立安全便利且能儲存大量數據的運算系統、鼓勵會員國相互合作進行AI測試)。 (3)20億歐元用於網路安全技術(採購先進網路安全設備及數位基礎設施、拓展網路安全知識與技能、優化歐盟整體網路安全系統)。 (4)7億歐元投入數位技能培育(加強中小企業短期數位培訓課程、IT專業人員長期訓練、青年企業家培訓)。 (5)13億歐元用於推廣使用數位技術(鼓勵中小企業運用先進數位技術、建構數位創新中心、關注新興技術發展)。

新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件

新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。

日本設置「創新藥品等實用化支援基金」促進創新藥品及再生醫療製劑研發上市

日本在2025年2月12日閣議決定「藥機法等部分法律修正案」(原文:医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律等の一部を改正する法律案),送國會本會期審議。其中明文設置「創新藥品等實用化支援基金」,政府預先編列複數年度所需財源,並設有10年時限措施。此項基金業務預定由國立研究開發法人醫藥基盤、健康暨營養研究所(下稱研究所)負責實施,追加創新藥品等實用化支援事業為研究所新業務,並明定至令和18年(2036年)3月31日為止實施,說明如下: (1)為了「創新藥品及再生醫療製劑」(下稱創新藥品等)之實用化,整備研發所必要之具規模的設施及設備,並提供從事於創新藥品等實用化之人得以共同使用,以增加創新藥品等實用化之交流與合作之機會,對於從事此等業務以及其他提供必要支援之事業者(下稱創新藥品等實用化支援事業者),由研究所提供其必要資金及其他支援。 (2)創新藥品等實用化支援事業者欲從事前述支援事業,向厚生勞動大臣提出申請書取得認定。 該基金由政府與製藥企業等共同出資設立,以強化「製藥新創得以創造出創新藥品等之製藥基盤及基礎設施」為目標,對於實施創新藥品等新創進行支援之「創新藥品生態系園區之整備事業者」(例如:育成事業者或製藥企業等),整備育成實驗室(Incubation Lab)、動物實驗設施、臨床試驗用藥製造等設施,以及致力於新創支援之事業者作為補助之對象範圍,明文於實施3年後進行檢討,期能透過此一基金之運作強化創新藥品等之製藥基盤。

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