日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作
Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制，屬產學合作方式之一。此專案之提出，係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式，多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小，課題及責任分擔或目標成果不夠明確，所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此，東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室，共同參與大型研究主題的專案，以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究（多對多或多對一），並結合校內能量完成提案的機制。
東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案：(1)公開交換意見，即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題，以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫，由成員以外的人審視計畫內容，打造一個更為優質計劃的篩選活動。
為了推動Proprius21專案，東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動，同時也針對企業在決定研究主題後，至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外，該部人員也會接受來自產業界的諮詢，並在製作計畫之際，適當地介紹校內的職員，提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作，除能提升產業效能與生產力外，同時也強化國家公領域安全的管理。基此，美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫，期能透過該計畫促進創新應用，並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。
英國交通部將擬議新增無人機規管措施在過去幾年，涉及無人機的事故發生頻率急遽上升，從2014年的6起事件至2017年增加到93起，根據英國交通部（The Department for Transport）研究顯示，重達400克的無人機可撞碎一架直升機的擋風玻璃、2000克無人機可嚴重損壞一架客機的擋風玻璃。為防止濫用無人機，保障大眾安全，英國交通部將提出更嚴格的規管措施，並於2018年7月26日起於網站上公開徵求意見，若通過將成為無人機法案（Drones Bill）草案的一部分。 擬議之規管措施包括：（1）設定小型無人機持有者之最低年齡；（2）賦予警察對於違規無人機之執法權力，如對於違規之無人機，即時開立罰緩處分；（3）使用新的反無人機技術（counter-drone technology）以保護公眾活動，確保國家關鍵基礎設施免受滋擾，並防止物品走私至監獄；（4）規定無人機操作員於無人機起飛前，透過應用程式（apps）提交飛行計劃。 無人機應用產業在未來十年將迅速成長，新措施之目的係為確保無人機之使用安全。交通部政務次長（Parliamentary Under Secretary of State for Transport）Baroness Sugg表示，無人機為社會和經濟帶來良好效益，為防止無人機造成的滋擾超過其潛在利益，將新增規管措施，並進行公開諮詢。 此外，從2018年7月30日起，禁止無人機飛行高度超過122公尺（400英尺），及不得於距離機場邊界1公里（0.6英里）內飛行之飛航令（Air Navigation Order）已正式施行，違反者將面臨高達2,500英鎊的罰金或處五年以下有期徒刑。
FCC將電力線寬頻上網（BPL, Broadband over Power Line）服務分類為資訊服務FCC經過討論與投票，正式發佈命令將電力線寬頻上網服務分類為跨州資訊服務（interstate information service），而非電信服務，其他寬頻上網科技包括DSL、有線電纜線數據機寬頻上網亦被FCC分類為資訊服務。 過去幾年來，FCC一直大力支持電力線寬頻上網服務，期望電力線寬頻上網服務可以進入寬頻服務市場，與DSL和有線電視纜線數據機寬頻上網服務競爭，以增加寬頻服務市場之競爭，提高美國之寬頻普及率。而就此次所發佈之命令，FCC認為，將電力線寬頻上網分類為資訊服務將可使電力線寬頻上網服務受到較低的管制，有助於達成隨時隨地提供所有美國民眾寬頻接取之目標。其次，FCC在數位匯流時代之管制乃是期望能對於各種不同技術之寬頻接取平台給予一致的管制措施，並且對於相同之服務採取相同的管制方式。基於上述原因，FCC此次將電力線寬頻上網分類為資訊服務並不讓人感到意外。 FCC主席Kevin J. Martin進一步在其聲明中表示，雖然目前電力線寬頻上網人口並不多，然在2005年其成長率卻將近200％，顯見電力線寬頻上網服務之市場潛力不容忽視，將可幫助達成美國總統定下於2007年底前隨時隨地提供全國民眾寬頻網路接取之目標。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。