何謂「CRADAs」?

  CRADAs係研發合作契約(Cooperative Research and Development Agreements)之縮寫,為美國國家衛生研究院(National Institute of Health,NIH)與業界和學術界進行科學技術研究發展產學研合作時所簽訂之契約。基於美國國家衛生研究院投入相關領域技術發展之機關設置目的,其所屬之科學家們可以利用本身的科研資源,與業界或學術界共同合作促進保健藥品和原型(prototype)開發與產品進一步的商業化量產。此外,業界也可利用本身私部門的研發力量,介接在國家層級最先進的技術研究合作。

  研發合作契約的目的是專為使政府設施、政府補助研發成果之智慧財產權,透過與私部門之產學研合作提供合作互動,以促進科學技術知識之發展轉化為具有市場價值之商業化用途。配合契約之簽署,針對研發合作之權利義務,美國國家衛生研究院另設置有科技發展合作中心(Technology Development Coordinator,TDC),作為研發合作早期階段進行磋商與諮詢之專業機構,以幫助瞭解和研擬適當內容的研發合作契約,並順利依法獲得相關主管機關之核准。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂「CRADAs」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7306&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/20)
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  針對「全國聽障協會」(National Association of Deaf, NAD)於2014年對於加州柏克萊大學提供之免費線上課程、會議、講座、表演和其他影音檔案未內建隱藏式字幕(closed captioning),向美國司法部申訴,該校違反美國身心障礙者法Americans with Disabilities Act, ADA)第二章,即收編至美國統一法典(U.S.C.)第42章第12131至第12134條,關於「提供公共服務的實體(entity)應將其服務平等地提供他人近用」相關規定,包括州行政機構、法院、立法機關、城市、郡、學校、社區大學等實體,須確保身心障礙者獲得平等機會使用州和地方政府的服務或參與其活動。   美國司法部歷經八年調查後,最終與加州柏克萊大學達成行政協議(consent decree),要求加州柏克萊大學應定期回報無障礙網站建置進度、回應公眾無障礙網站需求、內部員工相關教育訓練、定期請第三方稽核單位測試學校各平臺的無障礙網站是否達「全球資訊網協會」(World Wide Web Consortium, W3C)發布的「無障礙網站指南」2.0版(Web Content Accessibility Guidelines, WCAG 2.0)AA等級技術標準。自該協議生效日起,加州柏克萊大學以下相關網路平臺上之影音檔案,均需內建隱藏式字幕:   一、大學官網(http://www.berkeley.edu)及公眾可瀏覽且由加州柏克萊大學管理的任何相關子網域;   二、大規模線上公開課程(MOOC)平臺「UC BerkeleyX」;   三、由第三方平臺(如Apple Podcasts或Spotify)託管,加州柏克萊大學管理的所有podcast頻道或帳戶;   四、由第三方平臺(如YouTube)託管,加州柏克萊大學管理的所有影音頻道或帳戶。   從行政協議之協調方向及結果來看,加州柏克萊大學除實體環境外,和該環境具聯繫關係之網站也需要符合ADA無障礙網站規定,使得多元族群均有平等接觸社會服務和活動的機會。在數位經濟時代,各式網路活動活絡之今日,網路等線上虛擬環境與實體公共設施的無障礙同等重要;線上與線下之人權皆須獲得同等保障,亦係數位人權之真諦。

英國發布人工智慧網路資安實務守則

英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

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英國政府制定監管計畫以應對科技巨頭帶來的問題

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