近來無人機使用越來越普遍,歐洲各國無人機管理制度不同,例如在德國,無人機不得超過25公斤,英國則規定重量超過20公斤以上的無人機視同一般民航機管理。法國雖禁止飛行器未經核准不得在巴黎上空飛行,但日前頻傳有無人機圍繞著艾菲爾鐵塔、美國大使館、羅浮宮和巴士底獄紀念碑,一度造成恐慌。至於美國,聯邦航空總署(Federal Aviation Administration,FAA)原則上禁止大部份商用無人機飛行,但業者可以申請豁免。
因此,為了統一無人機相關管理辦法,歐洲航空安全局(European Aviation Safety Agency, 以下簡稱EASA)目前已擬管理草案,並將無人機分為三種等級,最低風險無人機是指低耗能飛行器(aircraft),包括模型飛機,該類飛機無須任何形式的證照,只能在操作者視線內且不得在機場與自然保護區使用,其最高飛行高度為150公尺,並禁止在人群上空使用。然而,最高風險無人機管理範圍則將與現行飛行器相關管理規則一樣,必須取得多種飛行證明。此外,無人機帶來的隱私與安全憂慮,EASA表示,這是國家層面議題,例如各國政府可要求無人機上加裝SIM卡的方式解決。
歐盟委員會(European Commission)希望無人機基本規範架構能於今年年底前到位。有關最低風險無人機相關管理草案預計於12月提出,以便業者經營無人機明年可以上路。EASA局長Patrick Ky在一份聲明中表示:「這些規定將確保無人機產業可在安全與可成長的環境下發展。」
正當英國衛生部門(Department of Heath)計畫建構一個受命與提供資金的機構來進行癌症分子研究時,一個著重於基因藥物使用的英國政府諮詢組織-人類基因體策略團體(Human Genomics Strategy Group)提出報告要求英國健康照護服務(National Health Service, NHS)以多面向的方式來開發潛在性基因體科技。 人類基因體策略團體所提供的報告建置出了英國就基因體藥物於臨床應用可行性的相關步驟,該等步驟可提昇英國臨床醫師決定疾病的風險與傾向、從事正確的診斷與預知,以及培養個人醫療的能力。除此之外,該報告亦開展了人類基因體於臨床與診斷照護上的創新應用,並且提供英國政府關於基因資料之處理、公共健康議題與教育等措施資訊,以用來支持基因體科技的應用。 該報告建議,有鑑於英國已擁有強健的研究文化與資源,現階段英國已經準備好基因體藥物研究的初期階段。然而,在開始基因體藥物的研究之前,英國政府應該先在基因體技術廣泛使用於臨床照護與診斷的面向上作出更多的努力,其中包括建制出一套對於基因體與臨床基因檢驗的清楚標準,用以發展出一般性的程序來幫助健康照護專業人員來取得檢驗並分析結果。除此之外,為了防止前述一般性程序產生各項倫理道德性爭議,該報告亦建議英國政府應該發展出一套法制規範來處理關於基因藥物是否具有利用性的挑戰議題,並且以該規範來防範各種基因體資料可能被濫用的問題。 而除了建置基因體計畫法制面的規範,為了讓基因體技術能更廣泛的應用於臨床照護與診斷的範疇,此報告亦建議英國NHS應該規劃採用基因體科技的計畫、發展中央基因體儲存網絡來處理大量由基因體藥物所產生的生物資訊,以及開展出針對基因體科技所發展的受命計畫和服務傳遞模型。同時,考量英國國民與健康照護人員對於促進基因體藥物亦有所幫助,該報告也建議英國NHS應該持續提供相關教育與訓練課程來提高前述人員對於基因體藥物的認知與其帶來的益處。 有鑑於基因體醫藥報告對於英國未來從事基因實驗、臨床研究與基因藥物的研發具有決定性的影響,然該報告僅建構出具體的大方向,對於細節部分尚未有大量的著墨。因此,英國官方部門如何將此份報告於法制面和技術面加以具體落實,實值得繼續就相關內容作後續的追蹤。
強化政府橫向協調,提升AI治理—澳洲擬於2026年初設立AI安全研究所澳洲政府於2025年11月25日宣布,將於2026年初設立AI安全研究所(AI Safety Institute)。澳洲AI安全研究所的設立目標,為提供相關的專業能力,以監管、測試與共享AI在技術、風險、危害層面的資訊。經由辨識潛在的風險,提供澳洲政府與人民必要的保護。AI安全研究所將以既有之法律與監管框架為基礎,因應AI風險,協助政府各部門調整相關規範。其主要業務如下: .協助政府掌握AI技術的發展趨勢,動態應對新興的風險與危害; .強化政府對先進AI技術發展及潛在影響的理解; .共享AI資訊與作為協調政府各部門的樞紐; .經由國家AI中心(National AI Centre,NAIC)等管道,提供事業、政府、公眾與AI相關的機會、風險和安全的指導; .協助澳洲履行國際AI安全協議的承諾。 AI安全研究所並為2025年12月2日,工業、科學與資源部(Department of Industry, Science and Resources)發布的國家AI計畫(National AI Plan,下稱澳洲AI計畫)中,保障應用AI安全性的關鍵項目。澳洲AI計畫指出,AI安全研究所將關注AI的上游風險(upstream AI risks),與下游危害(downstream AI harms)。所稱之上游風險,係指AI模型和系統的建構、訓練方式,與AI本身的能力,可能產生的疑慮。下游危害,則係指使用AI系統時,可能的實質影響。 AI安全研究所將支援與國際、政府各部門間之合作;並共享新興的AI技術能力,以及對AI上游風險的見解,發布安全研究成果,提供產業與學術界參考。AI安全研究所監測、分析與共享資訊,提出政府各部門,對AI下游危害,可採取的一致性應對建議。 綜上所述,澳洲政府提出國家AI計畫,於既有的法制體系,滾動調整相關規範,以應對AI風險。並成立AI安全研究所,追蹤國際AI發展脈動,及時提供澳洲政府應對建議,協調各部門採取一致性的行動。澳洲政府對新興AI技術,所採取策略的具體成效,仍有待觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)