何謂美國NITRD計畫 ?
美國NITRD計畫係指支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development，NITRD)」之政府補助計畫。美國國會推動所謂的「網絡運作與資訊科技研發現代法(Networking and Information Technology Research and Development Modernization Act)」新法案，藉此取代1991年通過的高速運算法(High Performance Computing Act)，進行現代化修法。新法將用來繼續支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development，NITRD)」之政府補助計畫，統整21個聯邦行政機關用於發展資通訊科技之業務與預算，提升政府整體效率。藉由補助學校之外，以公私協力之方式補助企業發展非加密網路、電腦、軟體、資安及相關資訊科技，將藉由加速基礎建設發展，強化資安和隱私保護之資通訊科技。但補助主軸將取代舊法對高速運算電腦研發之重視，轉為重視發展虛實融合系統(Cyber-Physical System，CPS)，以利鋪設大數據或物聯網發展所需之資通訊科技基礎建設。而這些資通訊科技的重要性不僅只是影響一般的資通訊科技發展，更能協助其他許多科技及工程領域加速發展，包括從太空科技到生技研發等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2022年11月22日紐約州長Kathy Hochul簽署一項新法案（S.8518A /A.6165A），旨在消除在私人財產上安裝電動車充電樁之障礙，以實現紐約州零碳排放車輛之目標。 該法案允許民眾在家中安裝充電站，並要求屋主協會（Homeowner Association，HOA，類似我國社區管理委員會）如欲拒絕屋主申請安裝電動車充電樁，須提出書面詳細說明理由，如於 60 天內未提出，除非是因為HOA合理要求其補正資料所致，否則屋主的申請即視為許可。紐約州欲透過該法案提升車主於住處安裝電動車充電樁數量，進而提高電動車使用率。 紐約州於2021年已立法（A.4302/S.2758）要求自2035年起販售新車皆需為零碳排放車輛，期許至2050年可達85萬輛零碳排放車輛。透過各項電動車相關政策之推動，2021年紐約州電動車銷售量大幅增長，截至2022年9月全州已超過11.4萬輛電動車上路，電動車充電站超過1萬座。 對此，我國立法院法制局於2022年6月發布「社區設置電動車充電設備問題之研析」報告指出，社區仍應以用電安全第一，不宜強制設置充電樁，現階段宜規定電動車廠商應設置充電設備或更換電池的設施，如要修正「公寓大廈管理條例」強制社區設置電動車的充電設備，建議優先修正「建築法」或「建築技術規則」加強設置該設備安全要求。
CRTC以違反加拿大「反垃圾郵件法」對波特航空開罰加拿大之地區航空公司-波特航空（Porter Airlines），因違反當地「反垃圾郵件法」（Anti-Spam Law），於2015年6月29日被加拿大廣播電視及通訊委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission，簡稱CRTC）裁罰150,000美元。 2014年7月1日施行之反垃圾郵件法，係為杜絕因濫發郵件而對資料當事人造成困擾所制定。在該法中，針對寄送商業電子訊息要求需符合「獲得當事人同意」、「識別發送人之資訊」、「取消訂閱功能設計」等三項條件。然而，波特航空所寄出之商業電子訊息，卻：(1)未設計退訂機制供資料當事人選擇退訂;(2)未提供法規要求之發送人完整聯絡訊息;(3)資料當事人提出取消商業電子郵件訂閱之請求，未於法定之10個工作日內執行；(4)自2014年7月至2015年2月寄出之每一封商業電子郵件，波特航空無法證明其已獲當事人之同意而為之。 CRTC法遵暨執行部門主席Manon Bombardier認為，在過去，企業都習慣依照一般商業慣例或內部政策執行相關工作，透過此一個案，希望能對其他企業產生警示作用。企業應針對發送電子商業訊息之部分，重新檢視並審查其內部相關程序及步驟，是否確實符合當地法規要求及條件，以免類似觸法事件再度發生。
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。
美國病歷健康資訊科技化政策可望於10年內節省220億美元用藥支出美國「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」（electronic health records, EHRs）系統為目標，共挹注190億美元的經費，透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金，鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年，醫師或醫療院所符合實質EHR使用者（meaningful EHR user）的標準，至多可獲得44000美元的獎勵金；倘於2015年後，其尚未成為實質EHR使用者，則將以每年多1%的比例，逐年減少其醫療保險補助額，直至2019年將減少5%。為了施行此政策，ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準，包含了相互運用性（interoperability）、臨床功能性（clinical functionality）及安全性等標準。 EHR系統的基礎，也就是電子醫囑（e-prescribing）所涵蓋的功能，能提供臨床及藥費的即時資訊，供醫師判斷何種藥物（包含學名藥）最為安全，且可符合病患經濟負擔；亦可顯示該病患用藥紀錄，及其他醫生曾開立的處方，供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象，若系統偵測出藥物間相斥的情形，亦將自動發出安全警示。此外，以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式，不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間，亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會（Pharmaceutical Care Management Association, PCMA）所贊助的調查研究指出，ARRA中的病歷健康資訊科技化措施，將使e-prescribing的運用率，在未來五年內增加75%；而在往後10年，此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤，消弭因服藥錯誤導致的死亡事件，並能節省220億的用藥支出；其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。