美國職業安全及健康研究院﹙NIOSH﹚是美國發展奈米科技的重要政府單位之一。近來,其頻頻透過國際組織的運作來處理與奈米科技有關之職業安全與健康影響問題。NIOSH首長John Howard表示,在國際層次上,科學家及決策者皆明瞭處理與奈米材料製造及產業使用所引致之職業病或職災,是當下最重要的工作之一。而由於NIOSH在促進世界性科學對話上,始終扮演者厥功甚偉的角色,因而在奈米科技發展初期,其亦積極協助此一科技能夠充分考慮安全及健康問題,發展出具全球協調性的技術方法,並有助於美國在國際市場的領先地位。而其近期主要成就在於以下三個部分: 1.今﹙2007﹚11月29日,經濟合作暨發展組織﹙OECD﹚人造奈米材料工作小組通過NIOSH-Led計畫,負責執行奈米材料暴露控制與測量等相關資訊之交換,同時透過領導小組,與會員國共同聚焦商討一些足以引起公眾意識的議題,例如在職業環境中之暴露測量與減輕。 2.其次,在今年12月4日至同月7日的國際組織會議中,ISO TC229表決通過有關奈米科技在職業環境之安全與健康規範的報告初稿,此報告係以NIOSH所發表一份名為“Approaches to Safe Nanotechnology”的報告作為基礎,而繼續由其發展與修正。本報告初稿送至ISO技術委員會審查,委員會認為報告內容涵蓋完整的技術性工作,且其未來影響將遍及全球,而為全球組織所關切。 3.此外,在今年12月2日,NIOSH另參與世界衛生組織﹙WHO﹚之職業健康合作中心全球聯網會議,當次會議之焦點在於奈米科技,會中NIOSH代表負責報告工程奈米粒子在職業安全及衛生上所遭遇之挑戰現況。本次會議中將決定WHO合作機制如何發展運作,以避免暴露於可能有害的工程奈米粒子。 整體而言,關於奈米科技之安全與健康影響及其相關應用的研究,NIOSH統整建置了一套策略性工作計畫,透過這些研究專門處理一些重要問題,包括某些對於評估風險及控制暴露極為有效的科學資訊。除了研究之外,NIOSH亦積極參與國際組織活動,可以預見其對奈米科技未來發展之影響將無遠弗界。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
美國Six Strikes系統成為打擊音樂、影視網路盜版的利器?!為杜絕網路盜版行為,美國AT&T、Verizon、Cablevision、Time Warner Cable及Comcast等主要網路服務提供者共同推動著作權警告系統(Copyright Alert System, CAS),亦稱為Six Strikes系統。該系統可用在舉發透過P2P違法下載音樂、電影、電視節目盜版的網路使用者,而舉發盜版者之業務係委由MarkMonitor公司執行。 但最近MarkMonitor公司在執行舉發著作權侵權嫌疑者的業務過程中,卻發生誤認某一著作權人的合法網站為侵權網站,並通報Google要求刪除的烏龍事件。2013年2月3日MarkMonitor公司代替HBO公司在Google上檢索確認有侵害「Eastbound and Down」節目著作權的可疑網站,並且要求Google根據DMCA規定發出刪除通知。但是,MarkMonitor公司在舉發侵權過程中,除搜尋到著作權侵權網站的URL網址,甚至連HBO營運的8個官方網站和其它針對「Eastbound and Down」節目內容討論的網站如Perez Hilton、Hitfix,以及單純刊登新聞社論的網站等合法網站,均接受到DMCA的刪除通知。此一事件發生後,不僅讓被誤認的合法網站和HBO所屬網站的合法著作流通遭受損害,同時也讓各界質疑MarkMonitor公司的DtecNet軟體自動舉發盜版的成效,亦質疑在沒有其它監督機構的情況下,MarkMonitor公司的系統仍有可能發生誤判的情形。 雖著作權資訊中心(Center for Copyright Information, CCI)獨立顧問Stroz Friedberg表示DtecNet軟體準確性及穩定性應無問題,但是外界認為Stroz曾是美國唱片協會(RIAA)的國會遊說者(lobbyist),亦是著作權警告系統的創立成員之一,其說法公正性令人存疑。再者,若無第2個獨立機構監督MarkMonitor的系統運作,將來正式利用此一軟體舉發Bittorrent使用者時,合法網路使用者難以避免地有被誤認為侵權者之虞。因此,未來該系統運作成效及發展情況仍有待繼續關注。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。