英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案(Draft Communications Data Bill),並將於10月舉行公聽會討論。
所謂通訊資料,非指通訊內容本身之資料,而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料,包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途,多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時,該公司是否有提供之義務,及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。
此次所提出之草案,主要可分為三大部分:第一部分賦予公務機關調閱資料之權限,並規定使用該等資料過程中,相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程,包括主管機關內具備權限的高階主管,應依據比例原則,決定是否可調閱資料,並在一定情況下,須經司法機關審查。另外,國務大臣應建立一定審查機制,審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後,第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定,諸如明訂各個機關所享有之調閱權,以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。
美國醫療保險和醫療補助服務中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)於2024年4月10日發布了2025財年(Fiscal year 2025, Oct. 1, 2024, to Sept. 30, 2025)醫療保險醫院住院預期支付系統(Inpatient Prospective Payment System, IPPS)規則草案(proposed rule)。 考量到細胞療法費用高、可近用性低,2025財年規則草案便包含為醫院提供治療鐮狀細胞疾病(Sickle Cell Disease, SCD)基因療法,其新技術附加支付(New Technology Add-on Payment, NTAP)附加百分比從原本的65%提高到75%的創新支付措施。 NTAP方案是2001年由CMS推出,旨在激勵醫院採用新技術和新療法。NTAP規定新的醫療服務或技術必須滿足以下3個標準,才有資格獲得附加支付: 1.新穎性:醫療服務或技術必須是新的。一旦此治療已經被認為不是新技術,附加支付就會結束。 2.費用過高:醫院在使用新技術時,可能會產生成本超出標準的住院病患支付限額,該技術在現有醫療保險嚴重程度診斷相關群組(Medicare Severity Diagnosis-Related Groups, MS-DRG)系統下不足以支付。 3.實質的臨床改善:與目前可用的治療方法相比,使用該技術其臨床資料必須要顯示確實能改善特定病人群體的臨床結果。 NTAP透過提供經濟激勵,支持醫療機構在初期階段採用新技術,從而促進醫療創新並改善患者治療效果。SCD為一種遺傳性疾病,對美國黑人影響嚴重,且治療選擇有限。因此該創新支付鼓勵措施將使醫院可以獲得更多的資金來執行昂貴的SCD基因療法,進一步促進SCD病人獲得最新的治療,且能減少SCD長期醫療照護的相關成本。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
數位內容傳輸新服務:推動數位內容產業的另一個面向伊格奈科技公司(Ignite Technologies Inc.)推出了一款數位內容傳播輔助工具,可幫助企業傳輸大量的數位內容檔案。此項名為伊格奈溝通者(Ignite Communicator)的服務,能協助企業傳輸各種數位內容的檔案,包括視訊、圖形及軟體。此項工具最大的特色,在於能跨越各種不同的作業平台,進行檔案傳輸。 伊格奈此項新服務,能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者,亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言,此類跨平台的傳播技術與服務,對於 B2B 與 B2C 的數位內容應用,都是一大推動助力。
瑞典與法國簽署成立戰略夥伴關係進行綠色創新合作於2017年11月17日,瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係,共同致力於創新與數位化轉型,尋求綠色解決方案,由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與,此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新,工作細項側重四大領域: (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案:以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標,瑞典希望相較於2010年,至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空),法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車,兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟:朝向低(零)碳排放量的社會前進,並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司:兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流,致力於支持中小企業數位化轉型進程;除此之外,為了實現長期的共同利益,善用彼此的相關研究,研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作,包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新:確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的,兩國重視當前高齡化的社會照護,通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標,藉由以病人為中心的醫療體系,更新社會醫療保健模式。
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。