英國人類生殖及胚胎學管理局(Human Fertilisation and Embryology Authority)的執照委員會(Licence Committee)於2016年1月14日更新(renew)了法蘭西斯克利克研究中心(Francis Crick Institute)所持有的研究執照。該項更新的內容,成為全球首例由政府核准的人類胚胎基因體編輯研究。
本次更新的執照,是針對標號R0162實驗計畫(research project)所簽發的。該計畫全名是「人類剩餘胚胎幹細胞之研究:人類胚胎幹細胞之培養、維持多能性之因子特性以及形成可移植組織所需的特殊分化」(Derivation of stem cells from human surplus embryos: the development of human embryonic stem cell (hES) cultures, characterisation of factor necessary for maintaining pluripotency and specific differentiation towards transplantable tissues),該計畫的執照是在2005年時核准,有效期限至2016年3月26日。本次申請更新主要的變動有二,一是將計畫全名中的「剩餘」(surplus)二字拿掉,一是在執照內新增基因體編輯的研究技術──「CRISPR/Cas9」,並計劃將其運用在人類胚胎之上。
審查由人類生殖及胚胎學管理局所屬的執照委員會負責,該委員會由四位委員組成,有兩位行政機關人員負責行政事務,並有一名來自民間律師事務所的法律顧問負責提供法律意見諮詢的服務。
在審查的過程中,委員會依據申請人提交的計畫以及兩份同儕審查(peer review)的意見,審查了該計畫對人類胚胎進行人體試驗的可行性、必要性及合法性等議題。委員會確認該計畫的研究目的符合相關法令的要求,亦遵守規定不會使胚胎、卵子或精子置入女性身體或使其發育超過14天,同時該研究並確實為研究人類胚胎發育上所必要,也嚴格限制了使用的數量。
委員會僅對於其基因體編輯技術上未取得研究倫理委員會(Research Ethics Committee)的同意一事有所疑慮。委員會認為申請人應先取得研究倫理委員會的同意,才可申請執照。申請人解釋研究倫理委員會要求申請人要先取得執照更新後才願意開始審理,並承諾在通過倫理委員會同意後,才會開始相關實驗。在法律顧問的建議下,委員會最終通過了本次執照的更新,但在執照上加註相關實驗需待取得研究倫理委員會同意,並通知人類生殖與胚胎學管理局後,才可以實施。
委員會最終決定核發有效期限3年的執照給予該研究機關,於有效期限內,該研究機構可以保存、利用、儲藏胚胎。
人工智慧專利加速審查計畫(Accelerated Initiative for Artificial Intelligence,又稱AI2)是新加坡智慧財產局(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)於2019年4月宣布之計畫,目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年,每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者,最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關,該申請案之AI功能包含自然語言學習(Natural Language Processing)、影像辨識、聲音辨識、自動化系統(Autonomous Systems)、機器人、預測分析(Predictive Analytics)等;並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」(FinTech Fast Track Initiative, FTFT)類似,FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同,兩者在申請和審查程序上大致類似:不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項(claims)最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵,隨著全球AI專利申請活躍,新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場,並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
美國發布2012「更佳建築倡議」計畫進度報告美國於2011年2月份啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative)計劃,期在2020年達成降低工業和商業之能源密集度百分之二十的目標。展望2013年,美國能源部於2012年底發布該倡議之進度報告(Progress Report)。報告開宗明義指出若干有礙建築能源效率之投資障礙,擬如下: (1) 尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據 (2) 尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊 (3) 能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此,能源部致力於發展以下策略: (1) 創新產業研發 (2)促進能源效率投資 (3) 培育清潔能源之技術人員 (4) 強化聯邦公部門示範作用。 在創新產業研發面向,能源部成立「更佳建築聯盟」(Better Buildings Alliance),此乃結合零售、食品、商業房地產、醫療照護、高等教育產業,預計於2013年將擴大到州和地方層級;聯盟成員將承諾設定節能目標,擇定高效率之建築科技進行採購。其次,在促進能源效率投資上,報告指出,因市場尚缺乏相關數據資訊(data information),難就能源效率之市場價值(value)進行驗證;將建立起相關機制,作為未來融資和建築物改善的基礎。最後,在強化公部門示範作用上,透過聯邦能源管理計畫(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC),持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 綜上,可得知建築能源效率數據資訊之欠缺乃目前美國能源部在推展「更佳建築倡議」面臨的最大問題。查美國國會於2012年12月初通過「美國製造業能源技術修正法案」(American Energy Manufacturing Technical Corrections Act),就前述聯邦能源管理計畫(FEMP)和資料蒐集標準(Data Collection)進行規範,相關法制政策趨勢殊值注意。
歐盟公布資料保護相關指令適用意見書由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party)最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。 歐盟資料保護指令(EU Data Protection Directive)第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範,依該條規定,機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規;機構若於其他國家裝置設備處理資料,則須遵守設備所在地之法令。 隨著全球化的趨勢與新興科技的發展,目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同,許多機構在世界各國設置營運點,向全球各地提供各類型服務,尤其是網際網路的發展,使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易,但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度,因此工作小組提出該意見書,希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。 工作小組於該意見書中指出,資料保護指令所指的應適用法規,並非資料控制者(data controller)所在地之法規,而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構,在此種狀況下判別適用法規的標準,應視實際上相關資料處理活動的發生地,亦即處理資料機構所在地。 而針對處理個人資料所使用之設備,工作小組表示,即使處理資料之機構並未擁有設備,而使用該設備處理個人資料時,亦可適用指令第四條之規定,需遵守設備所在地之相關法規;但工作小組同時特別釐清,以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。