什麼是「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)?

  為重塑美國先進製造技術領導地位,發展創新研發與就業,美國總統歐巴馬陸續啟動先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)與國家製造創新網絡(National Network of Manufacturing Innovation, NNMI)等框架計畫,並於2014年10月由美國總統執行辦公室和科技顧問委員會發布「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)。

  其中新版的先進製造夥伴計畫,除續行原先之計畫目標,例如:對於「研發技術政策形成」、「區域創新機構」與「全國製造創新網絡」等要項外,「先進製造夥伴2.0」框架強調「製造業資源如何有效匯集」,另透過「組織角度設計」、「法制環境建構」與「商業化運用促進」等面向提出具體執行建議。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 什麼是「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7299&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/15)
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歐洲藥物管理局(European Medicines Agency,簡稱EMA)發佈針對準備與審查產品特性摘要(summaries of product characteristics,簡稱SmPCs)的指導方針

  EMA近日針對醫藥公司,在其欲申請人體藥物上市核准的申請文件中,針對如何準備與審查產品特性摘要之文件,提供醫藥公司相關的指導方針。   產品特性摘要不僅是醫藥公司之新藥物在向歐盟申請上市核准時所必須提供的重要文件,也是健康照護專業人員在獲知如何有效並安全使用藥物時的基本資訊來源。產品特性摘要在藥品生命週期存續時必須定時保持更新,以確保無藥物效用性與安全性疑慮的新問題發生;同時,其也是在藥物包裝上所必須含有的基本資訊,以確保藥物服用者能對其所服用的藥物有更多的了解和進行各類風險評估。   產品特性摘要文件,主要係依據歐盟2001/83/EC號指令第8(3)(j)條與歐盟第726/2004號法規第6(1)條之要求而提供。前述法規要求醫藥公司在提出藥物上市許可之申請時,必須遵循歐盟2001/83/EC號指令第11條之規定,附加產品特性摘要於申請文件,以供主管機關作為申請核駁之依據。在EMA針對產品特性摘要所提供的指導方針中,主要係以簡報與影片的方式,來教導醫藥公司如何在產品特性摘要的各個項目中,提供有關申請藥物更為完整與細部的背景資訊。其中,有關於解釋如何完成治療指示(therapeutic indication)與藥物藥效成分(pharmacodynamic properties of a medicine)之項目,於EMA的指導方針中,亦以明確的影片指導來協助醫藥公司提供高品質的產品特性摘要內容。   有鑑於治療人體疾病之藥物,對於人類生理與心理層面攸關重大,如何要求醫藥公司在提出人體藥物上市許可之申請時,能提供藥物完整的背景資訊,以確保從事健康照護之人員以及藥物服用者,完全了解藥物使用方式、效用與風險,則是主管機關無從推卸的責任。觀察EMA針對人體藥物之產品特性摘要製作出完整的指導方針,或許我國衛生機關也可效仿該種方式,來提供國內醫藥公司在提出藥物上市申請時之參考,以確保各項資訊透明並保護藥物使用者在「知」方面的權益。

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

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