大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織,成立於1974年,其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators),至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員,為美國產學合作的重要組織。
該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流,以及打造友善的跨國技轉環境。
該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院,以及研究機構進行問卷調查,以了解各大學級研究機構的技術授權情形,並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會,提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織,以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合,會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外,並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會,提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國內閣辦公室(Cabinet Office)於2013年10月29日提出「緊急應變與復原準則:依循2004年國民緊急應變法之不成文準則」(Emergency Response and Recovery: Non statutory guidance accompanying the Civil Contingencies Act 2004),針對「應變與復原」作相關規定,以補充內閣辦公室於2006年1月1日提出「緊急準備規則」(Emergency Preparedness)對複合式緊急管理(Integrated emergency management, IEM)規定的不足之處。 英國「2004年國民緊急應變法」(The Civil Contingency Act 2004),為英國處理緊急事件之主要依據,「緊急應變與復原準則」即根據「2004年國民緊急應變法」制訂。此規則於「緊急應變章節」規定地方政府之緊急事件依嚴重程度區分為三級:銅(Bronze),僅需要操作指揮(Operational)、銀(Silver),需要策略指揮 (Tactical)、金(Gold),需要戰略指揮(Strategic),用以判斷是否區需要跨機關合作來因應緊急事故。如事故屬於重大緊急災難時,則屬於需要跨機關協調合作,藉由層級指揮及指令下達掌控應變程序與資訊傳遞,以因應長期及廣泛區域之災難。中央政府的權責在於全國性重大緊急事件,並且災難發生時之首相為最高行政首長,最高緊急機構為「內閣緊急應變會議」(Cabinet Office Brifing Rooms, COBR,又稱為眼鏡蛇),同時國民緊急秘書處(Civil Contingencies Secretariat, CCS)也需要協調跨部門及跨機構事務。 為提升災難應變與復原效率,2013年10月的「緊急應變與復原準則」,說明藉由地方的地方抗災議會(Local Resilience Forum)到中央等全國性之系統與網路串聯以傳遞緊急訊息,並建立三種層級之共同認知資訊圖像(Common Recognized Information Picture, CRIP),包括地方層級、區域以及國家級。此項系統必須足以傳遞並收集來自各方的大量資訊、能評估所收集各資料之性質,如緊急性、關聯性、說明性及可使用性等,並且能夠使大眾週知。 然,處理資料的過程仍有可能面臨數種問題,包括各機關之資料不同、判斷不同、理解錯誤及通訊超載等。2013年10月緊急應變與復原準則亦說明建立資訊管理系統(information management system)並安裝至多機構緊急管理中;而民間機構也應作為多機構之一環,並擔任資訊管理機構。同時,在共享資料之同時,必須注意資料保護,因此必須遵守「資料保護與共享-緊急計畫人與應變人準則」(Data Protection and Sharing-Guidance for Emergency Planner and Responders)。英國地域性與台灣近似,皆屬易於發生水患的國家,英國在緊急災難之應變於各方面的法制皆以趨於完善,殊值得持續觀察未來發展方向。
5G汽車協會發布《道路使用者保護白皮書》5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年8月24日發布「弱勢道路使用者保護白皮書」(Vulnerable Road User Protection),點出目前道路交通安全對相關道路使用者保護不足,同時揭示未來車聯網(V2X)可提供整體用路人更安全之道路交通環境。 白皮書指出,道路安全是交通政策關鍵,應透過科技技術與政策制定,共同實現道路安全目標。而根據目前統計數據,弱勢道路使用者(Vulnerable Road User,以下簡稱VRU),包含:「行人」、「騎自行車者」、「騎電動車者」、「道路施工者」、「輪椅使用者」及「滑板或是單輪車使用者」,其占交通事故之傷亡比例最高,幾乎超過半數之死亡人數均為VRU,未來更可能因環境或與健康因素,使道路交通使用者數量不斷提升,對VRU之保護將成為未來各國交通之關鍵。 技術層面,則是車輛感測器偵測VRU、路側設備(Roadside Unit, RSU)、行動邊緣計算技術(Mobile Edge Computing, MEC)等,並進一步應用於車聯網下之不同案例情況:(1)高度風險區域:例如車輛進入行人密度極高的地區,透過感測器發出警訊,以即時警惕人車彼此存在,降低視線死角之事故發生率。(2)VRU與車輛透過裝置溝通:如車輛與VRU之間透過手機等設備傳輸相關資料並通訊。(3)車輛透過安全演算系統與VRU及各項設施交換訊息:此項涉及車聯網通訊應用下,車與車(V2V)和車與交通基礎設施(V2I)通訊,透過C-V2X PC5通訊技術軟體,使車輛、基礎設施與VRU之隨身電子設備之間得以進行通訊,降低事故碰撞發生。 綜上,未來應建立國際通用的車聯網之弱勢道路使用者保護標準,而非因區域而不同之標準,如目前美國汽車工程師協會之個人安全訊息標準(Personal Safety Messages, SAE PSM)及歐盟電信標準協會之弱勢道路使用者分布(Vulnerable Analysis Mapping , ETSI VAM),兩者在保護上即有所差異。VRU之保護服務是未來車聯網應用之關鍵與道路交通安全核心目標之一,相關系統與感測技術亦在不斷提升,未來更能融合感測器技術,並預測行人可能路徑,將全面提升道路安全。
美國法院暫時禁止聯邦政府資助所有胚胎幹細胞研究美國哥倫比亞特區聯邦地方法院於今(2010)年8月23日作出暫時禁制令(preliminary injunction)的裁定,要求聯邦政府不得資助胚胎幹細胞(embryonic stem cell)之研究。本案是源自於2009年歐巴馬總統以行政命令(Executive Order 13505號)將小布希政府時代對胚胎幹細胞研究之限制予以放寬,讓科學家使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株進行研究時,可申請聯邦經費的支持,美國國家衛生研究院隨後並提出人類幹細胞研究指導方針。 不過,對於此項新政策,部分保守團體及宗教團體也紛紛表示不滿,並進而支持成體幹細胞(adult stem cell)研究者James Sherley在內的原告,以衛生部違反聯邦法規,並且影響其申請經費為由,向法院提出訴訟。本案承審法官Royce Lamberth認為,1996年國會通過「Dickey-Wicker修正案」已禁止以聯邦經費資助毀壞人類胚胎的所有研究活動,而胚胎幹細胞研究必然伴隨著人類胚胎的毀壞,因此本案有違反Dickey-Wicker修正案之虞。在原告具有聲請暫時禁制令的要件下,包括勝訴可能性、無法彌補之損害、利害權衡以及公共利益等,裁定發出暫時禁制令。 這項裁定震撼了美國行政部門及科學界,過往對於Dickey-Wicker修正案,自柯林頓政府以降,行政部門均理解為聯邦政府不得資助毀壞人類胚胎之研究,但對於使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株,則不在此限。因此本案法官之看法實已挑戰行政部門十多年來之共識,本案後續將如何判決,以及是否將促使行政部門提出法律修正案直接規範,將是後續觀察重點。
日本經產省和總務省共同發布AI業者指引草案,公開徵集意見因應生成式AI(Generative AI)快速發展,日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引,於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」(AI事業者ガイドライン案,以下簡稱指引),公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外,並進一步針對AI開發者(AI Developer)、AI提供者(AI Provider)及AI利用者(AI Business User)提出具體注意事項,簡述如下: (1)AI開發者:研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用,故指引認為開發者應事先採取可能對策,並在倫理和風險之間進行權衡,避免因重視正確性而侵害隱私或公平性,或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外,開發者應盡量保留紀錄,以便於預期外事故發生時可以進行說明。 (2)AI提供者:向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提,提供AI系統和服務,並避免侵害利害關係人之利益。 (3)AI使用者:基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI,以最大限度發揮AI效益,提高業務效率及生產力。