美國參議員院能源與自然資源委員會(U.S. Senate Committee on Energy and Natural Resources)主席Jeff Bingaman於2012年3月7日向國會提出推動建立潔淨能源標準(The Clean Energy Standard,CES)法案。該提案的主要內容為,自2015年開始,所有電力業者(electric utility)的能源必須最少有24%是來自於潔淨能源,並且每年增加3%直至2035年達到84%。
潔淨能源發電除了風力、太陽能等再生能源發電之外,還包括核能、天然氣和碳捕集與儲存(Carbon capture and storage, CCS)技術的燃煤火力發電等。同時,為了鼓勵發電廠採用再生能源,零碳發電機將可以得到全額的信貸,低碳發電機則可依其碳濃度(carbon intensity)(與最高效的燃煤火力發電廠的之比較)的比例獲得部分貸款。為使提案獲得支持,提案中並沒有對總量排放或是發電量成長上做出限制。至目前為止,共有八位民主黨參議員為該法案的共同提案人,Bingaman預計將在未來幾週內與行政官員和公用事業官員舉行聽證,並尋求支持。
歐巴馬總統在2011和2012年的國情咨文中皆呼籲國會通過潔淨能源標準,並且在2013年的預算提案中提到,確保美國在潔淨能源經濟的領導地位是政府的戰略核心之一,此法案的推動便是為了呼應美國目前重要的政策走向,因此政府對國會通過該法案亦表達了支持的立場。,潔淨能源標準將會驅動潔淨能源領域中的創新和投資,並且帶來大量的就業機會,幫助美國維持在潔淨能源經濟中的領先地位,因此,潔淨能源標準建立的討論是重要且必須的,而可以預期的是,除了吸引大量投資者、發展美國的多元化電力發電態樣和碳排放量的大幅下降以外,更重要的是,將引起世界各國對此議題的廣泛討論,因而值得持續關注。
美國創新戰略(A Strategy for American Innovation)於2009年9月首次提出,後於2011年2月配合時事及產業發展增補內容。隨著政策的逐步推行,美國國家經濟委員會及白宮科技政策辦公室於2015年10月公布最新版本之美國創新戰略,在原有的框架增補更多內容成為六大重要施政要項,在策略佈局上又大致可分為創新資源整合的三大創新基礎以及三大策略發展方向,前者包括:(1)投資創新基石;(2)刺激私部門進行創新活動;(3)營造一個創新者國度。後者的三大策略發展方向則包括國家產業重要優先發展領域的技術突破,其影響意味著確定重點投資領域能夠取得變革性結果,以滿足國家和世界所即將面臨的社會議題挑戰。其中諸如精準醫療(precise medicine)、加速發展新型神經技術、推動衛生保健的突破性創新、採用先進車輛減少死亡事故、建設智慧城市、推動再生能源技術提高能源效率、開發先進教育技術、發展太空科技等。 其次,係藉由投資未來產業,建設包容性創新經濟,加強美國先進制造的領先地位,創造工作機會和經濟的持續成長。最後,借助於人才、創新思維及技術工具的適當組合,建設創新型政府,為民眾提供更好的行政服務。
從歐洲法院實務看資料保護在智慧聯網時代下發展-以資料保存指令無效案和西班牙Google案為例 Palm支付2.25億美元與Xerox達成專利侵權和解由於 Palm 採用 3C om 的手寫辨識技術,於 1997 年遭 Xerox 控訴侵犯其在 1997 年所取得的 Unistrokes 專利權, Xerox 要求 Palm 支付 Graffti 的使用權利金,否則便應停止在其 PDA 中使用此項技術。此案於今年 (2006) 6 月 28 日 經 紐約西區美國地方法院法官 Michael Telesca 判決 Palm 的 Graffiti( 手寫辨識軟體 ) 的確已侵害到 Xerox 權利。 Palm 同意支付 2.25 億美元以取得 Xerox 手寫辨識軟體的合法授權使用權,結束 1997 年以來長達 9 年的法律訴訟。事實上, Xerox 在 1997 年是控告後來被 3Com 收購的 U. S. Robotics 公司, 但 這家公司之後被 3Com 買下,後來 3Com 再將其獨立 成立 Palm Inc ,當時 Palm 將 Graffiti 技術嵌入旗下的 Pilot PDA 中,也把使用了 Graffiti 技術的軟體賣給其他 PDA 製造商。 這次 Palm 所支付的費用涵蓋了 Palm Inc 、 PalmSource 及 3C om ,這三家業者均取得 Unistrokes 及 Xerox 其他兩項技術的專利的授權。雙方的協議包括 7 年的「專利和平」( patent peace )期,在這期間內允許合理使用談定的專利,而且不再互控對方。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。