資訊的保密機制和數據的標準化是當代的醫護過程中,相當關鍵重要的一部分,使得資訊得以安全地蒐集、記錄和交換,同時也是衛生照護系統在品質和服務管理上得以維繫的關鍵。過去英國負責處理醫療資訊交換標準的單位為「衛生和社會照護資訊標準委員會(Information Standards Board for Health and Social Care, ISB)」,負責就國家性的資料標準進行評核、統一資料標準格式,進而符合國際規範。為了因應國家治理在資訊標準、資料收集和資料提取上新的規劃,自今(2014)年4月1日起,ISB轉型為照護資訊標準化委員會(Standardisation Committee for Care Information, SCII)。
新的照護資訊標準化委員會-SCCI主要負責發展、批准並保障資訊標準、資料蒐集與資料提取。該委員會的成員組成廣泛地來自國家單位和相關衛生、照護服務組織。現階段的主要目標為標準化醫院和家庭醫生之間的醫療資訊交換,將醫療資訊標準提升至國家層級,透過該委員會的運作來監督、改善照護服務、照護系統和資訊的處理方式,進而達到流程公開和運作透明。以下為ISB轉型為SCCI之主要原因:
1、2012衛生和社會照護法(Health and Social Care Act 2012)之規定,該法§250賦予衛生部長和NHS England(英國國家健康服務)發布資訊標準的權力;
2、NHS成立新的國家資訊委員會(National Information Board, NIB),該委員會前身為資訊服務調查小組(Information Services Commissioning Group, ISCG),主要針對衛生和社會照護提供國家層級的資訊服務整合規劃,以確保資訊標準統一,使得不同IT系統間得以相互傳輸、驅動更多整合服務給人民。SCCI即隸屬於NIB,負責識別、調查和完整執行資訊標準、資料蒐集和提取。
3、衛生部於2012年發布衛生和照護系統的10 年資訊策略(ten year information strategy for the health and care system)。
無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。
香港公告金融科技監管沙盒2.0版、保險科技沙盒以及證監會監管沙盒在香港金融管理局(Hong Kong Monetary Authority, HKMA)於2016年9月推出金融科技監管沙盒(Fintech Supervisory Sandbox, FSS)滿一年後,於今年9月29日再公布2.0升級版。而香港保險業監管局(Insurance Authority, IA)同時發布保險科技沙盒(Insurtech Sandbox),證券及期貨事務監察委員會(Securities and Futures Commission, SFC)亦公告證監會監管沙盒(SFC Regulatory Sandbox),初步完備香港金融領域沙盒制度之建立。 於金融科技監管沙盒2.0版中,香港金融管理局為加強金融科技公司與HKMA連繫機制,將成立金融科技監管聊天室(Fintech Supervisory Chatroom),改變最初金融科技公司僅能透過銀行窗口與HKMA進行試驗商品相關聯繫,造成程序不便、資訊不流通等問題,2.0版後金融科技公司可透過HKMA隸屬之金融科技監管聊天室進行意見回饋。並且由於香港針對金融科技、保險、證券及期貨領域推出三種沙盒機制,故推出「一點通」之一站式便民服務,提供企業選擇沙盒並得以和各機關進行相互協調,此次改革將於年底作業完成。 而IA為促進保險科技發展,推出保險科技沙盒,對於保險公司計畫在香港推出的創新技術不確定是否符合香港法規,給予受授權保險公司在沙盒機制內進行沙盒試驗,在沙盒試驗中,主管機關得隨時對保險公司之風險控管做查核,並且消費者有隨時退出試驗並給予補償機制,IA亦可針對不符合之試驗計劃宣告中止。 另外,SFC開放合資格之企業提供沙盒試驗,所謂「合資格之企業」是指經由香港《證券及期貨條例》規範而設立之持照企業或新創公司,同時該公司必須使用創新科技並為投資者帶來更多優質產品服務,並受惠於香港金融服務業者。並且為保護投資者權益,除申請公司應有給予投資者退出機制與提供賠償方式外,並應揭露潛在風險。若最後申請公司證明其試驗客體可靠且符合目的,可向SFC申請走出沙盒機制,並對外營運。
法國科學家現正積極研究奈米碳管的毒性評估方式法國國家研究會議﹙French National Research Council﹙CNRS﹚﹚的科學家,過去三年持續投入奈米碳管的毒性研究,包括奈米管在環境中所引起的污染反應、其對人體的危害,以及如何以較清潔的方式從事奈米碳管的生產製造。這個研究計畫將側重於目前常為產業利用的各式奈米管。 目前,奈米碳管在全球的製造量高達每年數百噸之譜。優越的機械及電子性能,促使奈米碳管被大量運用在平面螢幕及汽車產業當中,甚至利用在運動產品之上。然而,除了擴增的應用領域之外,其對人體健康及環境的影響迄今尚未受到重視。使用奈米管的物質通常被當做一般廢棄物來處理,就其對於環境的影響,人們更是一無所知。 法國CNRS的科學家希望能夠釐清這樣的問題。目前,研究人員的觀察重點將在奈米碳管如何影響水生環境﹙aquatic environments﹚,以及兩棲生物在奈米管流佈的環境中如何生存及反應。此外,科學家們同時觀察奈米材料如何影響人體健康:他們正在觀察及研究巨嗜球﹙macrophage cells﹚如何與奈米碳管互動,以及在這種暴露環境下,實驗用鼠的肺部是否會產生發炎症狀。經由初步的實驗,科學家們發現人體會將奈米管視為異物,進而引發發炎反應。 接下來,CNRS會進一步研究如何以更清潔且對環境友善的方式來製造奈米管。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。