日本首相官邸之「日本經濟再生本部」於2016年5月19日召開第27次「產業競爭力會議」,並於該會議上提出「日本再興戰略2016(草案)」進行討論。再興戰略以實現「第四次工業革命」為主軸,透過活用IoT、巨量資料、人工智慧(AI)、機器人等技術,目標在2020年創造出30兆日圓的市場附加價值。為了推動相關政策,今年夏天將會成立具備統整指揮機能之「第四次工業革命官民會議」,該會議下並設置「人工智慧技術戰略會議」、「第四次工業革命 人才育成推動會議(暫定名稱)」,以及「機器人革命實現會議」。
「日本再興戰略2016(草案)」,特別對於製造業相關之議題提出討論。再興戰略指出,日本相較他國,雖然在網路空間的「虛擬資料(バーチャルデータ)」平台方面發展較晚,然而在健康資料、交通資料、工廠設備運轉等「即時資料(リアルデータ)」領域有潛在的優勢,因此為了讓日本的企業超越目前的框架,將以建構取得「即時資料」之平台為目標。綜整「日本再興戰略2016(草案)」具體重要政策方面如述,包括:
(1)日本政府認為,第四次工業革命普及的關鍵,在於根據中小企業的現場需求,導入IT及機器人等技術,因此將請機器人專家支援,在兩年內將技術導入1萬家以上的企業。
(2)人工智慧的研發係屬第四次工業革命的基礎技術,因此要建構提供AI軟體模組工具,以及推動標準化的完善環境,並於今年內提出研發及產業化的具體施政內容,並留意開發人工智慧的透明性、控制可能性等原則及國際動向。
(3)關於產業活用區塊鏈技術(Block chain)、整備制度促進資料流通等議題,預計於今年秋天提出對應方針。
(4)於「機器人革命倡議協議會」檢討製造業之商業模式改革、與德國共同提案國際標準化及先進案例。
(5)於2020年以前,運用傳感器蒐集資料,創造50件以上,工廠和總公司間,企業和企業間等超越組織框架的先進案例,並提出國際標準。
(6)進行智慧工廠實證,建構具備AI技術的自動化模組以及智慧的產業保全。此外,為超越既有企業間的框架,將於機器設備進行資料共有及活用的實證,並根據實證結果修正相關制度。
(7)整備促進資料利用的環境,特別著重能夠蒐集、分析的資料平台,形成健全的資料流通市場。因此,為釐清彼此的權利義務關係,今年內個人資料保護委員會將提出相關交易指針。
(8)強化智財紛爭處理系統,將徵詢產業界的意見,於今年提出法制改革的結論。
(9)強化中小企業的智財戰略以及必要審查體制,協助其申請及活用專利權,預計明年度開始擴大支援業務,負責機關為獨立行政法人工業所有權資料‧研修館(INPIT)。
美國食品藥物管理局(the United States Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)於2015年2月13日公告四項與藥品製造有關之指導原則(guidance)作為補充相關政策執行之依據,主要涉及藥品製程中,藥品安全不良事件回報機制、尚未經許可之生技產品的處理模式、藥品重新包裝,以及自願登記制度中外包設施之認定應進行的程序與要求。 該四項指導原則係源於FDA依據2013年立法通過之藥物品質與安全法(The Drug Quality and Security Act,以下簡稱DQSA)所制定之最新指導原則。因2012年位於麻州的新英格蘭藥物化合中心(The New England Compounding Center),生產類固醇注射藥劑卻遭到汙染,爆發致命的黴菌腦膜炎傳染事故,故美國國會制定DQSA,以避免相同事故再次發生。DQSA要求建立自願登記制度(system of voluntary registration),倘若製藥廠自願同意FDA之監督,成為所謂的外包設施(outsourcing facilities)。作為回饋,FDA即可建議特定醫院向該製藥廠購買藥品。 而本次四項指導原則之內容,其一主要涉及外包設施進行藥物安全不良事件回報之相關規定,要求製藥廠必須回報所有無法預見且嚴重的藥物安全不良事件。在不良事件報告中必須呈現四項資訊,其中包括患者、不良事件首名發現者、所述可疑藥物以及不良事件的類型。同時,禁止藥品在上市時將這些不良事件標示為潛在副作用。第二份指導原則對於尚未經許可的生技產品,規定可進行混合,稀釋或重新包裝之方法;並排除適用某些類型的產品,如細胞療法和疫苗等。第三份指導原則涉及重新包裝之規定,內容包括包裝地點以及如何進行產品的重新包裝、監督、銷售和分發等其他相關事項。而第四份指導原則規範那些類型之藥品製造實體應登記為外包設施。為此,FDA亦指出聯邦食品藥物和化妝品法(the Federal Food Drug & Cosmetic Act)之規定裡,已經要求製造商從事無菌藥品生產時,必須將法規針對外包設施之要求一併納入考量。
基因改良作物命運大不同身為世上最大基因改良( GMO)棉花生產者的 中國大陸 ,已經批准將經過基因改良的混種棉花進行商業化,預料可以解決生活日用品上的短缺。相對於此, 歐盟 的農業部長們,卻對於是否批准編號1507的基因改良玉米,陷入一個進退維谷的困境。但是經過8年激烈的反對, 丹麥 卻允許基因改良玉米的進口。 而在 美國 有 85﹪的大豆,76﹪的棉花,45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告,認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益,使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展,屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0,為建立全國一致的實驗準則加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」(Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0),建立全國一致的最佳實踐準則,以指導配有自動駕駛系統(Automated driving systems, ADS)之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓,對安全措施進行更新,內容包括: 一、實驗前的安全考量:探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項,包括(1)評估實驗車輛安全性、(2)選擇適當的實驗路線、(3)制定安全管理計畫、(4)安全駕駛員與培訓、(5)民眾溝通及提高意識、(6)確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。 二、實驗中的安全管理:討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量,包括(1)使用分級方法進行測試、(2)調整安全管理策略、(3)制定事件和緊急應變計畫與步驟、(4)安全駕駛員的角色及職責、(5)遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、(6)在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、(7)與其他道路使用者的安全互動、(8)與乘客的實驗、(9)定期報告及資訊共享。 三、實驗後應注意之事項:在結束其測試活動後應考量的因素,包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的,則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。 該測試指引僅適用於臨時實驗,而非永久的市場部署,加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具,以支持加拿大道路使用者的安全。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。