雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。
雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。
「雲端運算」供應模式以及實用定義如下:
‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。
‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。
‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。
雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, USFDA)於2021年9月30日發佈了最新細胞與基因治療指南草案,提出細胞治療可透過「傘狀試驗」(umbrella trial)機制,使細胞治療於同一個臨床試驗計畫之下,針對同一類疾病,可進行兩種以上細胞治療技術試驗,來加速細胞治療臨床開發速度。 每個癌症病患實際上會有不同的基因變異,即使是相同類型的癌症也少有完全一樣的疾病機制(disease mechanism),因此,傳統臨床試驗僅能評估疾病機制較大族群的療效,但不同基因型的受試者對於相同藥物的反應可能有所差異,故難以預測病人是否將受益,亦或產生嚴重副作用,導致治癒效果不如預期。且現行的臨床治療規範中,即便醫師知道某標靶治療藥物對於特定基因體變異有效,但若此藥物未經USFDA核准於該腫瘤類型的適應症,醫師也無法使用。因此,透過傘狀實驗可提高細胞產品研發的靈活性與效率,並降低大量重複性工作,例如重複進行臨床前批次試驗、製程驗證、毒性測試…等等。若發生安全性疑慮,USFDA可針對個別研究組進行終止實驗,而不須將全部的臨床試驗計畫終止。 台灣未來可考慮將傘狀試驗納入細胞治療臨床試驗設計模式,並參考USFDA審核方式與標準,以加速台灣細胞治療或精準醫療發展。
美國商務部工業暨安全局公布「確保聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈安全」法規預告.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商務部工業暨安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2024年9月23日公布「確保聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈安全」(Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Connected Vehicles)法規預告(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM),旨在透過進口管制措施,保護美國聯網車供應鏈及使用安全,避免國家受到境外敵對勢力的威脅。 相較於BIS於2024年3月1日公布的法規制定預告(Advanced Notice of Proposed Rulemaking, ANPRM),NPRM明確指出受進口管制的國家為中國及俄國,並將聯網車輛資通訊技術及服務之定義,限縮於車載資通訊系統、自動駕駛系統及衛星或蜂巢式通訊系統,排除資訊洩漏風險較小的車載操作系統、駕駛輔助系統及電池管理系統。NPRM定義三種禁止交易型態:(1)禁止進口商將任何由中國或俄國擁有、控制或指揮的組織(下稱「中俄組織」)設計、開發、生產或供應(下稱「提供」)的車輛互聯系統(vehicle connectivity system, VCS)硬體進口至美國;(2)禁止聯網車製造商於美國進口或銷售含有中俄組織所提供的軟體之聯網整車;(3)禁止受中俄擁有、控制或指揮的製造商於美國銷售此類整車。 NPRM亦提出兩種例外授權的制度:在特定條件下,例如年產量少於1000輛車、每年行駛公共道路少於30天等,廠商無須事前通知BIS,即可進行交易,然而須保存相關合規證明文件;不符前述一般授權資格者,可申請特殊授權,根據國安風險進行個案審查。其審查重點包含外國干預、資料洩漏、遠端控制潛力等風險。此外,為提升供應鏈透明度並檢查合規性,BIS預計要求VCS硬體進口商及聯網車製造商,每年針對涉及外國利益的交易,提交符合性聲明,並附軟硬體物料清單(Bill of Materials, BOM)證明。BIS針對此規範是否有效且必要進行意見徵詢,值得我國持續關注。
日本經產省提出創新政策落實方向由於日本近年研發品質、數量停滯不前,加上企業研發效率亦落後於外國,經濟產業省(簡稱經產省)於2024年6月21日從三個面向提出政策建議,期能打造成功創新模式。重點如下: 1.發揮新創企業與大企業優勢,促進研發投資 由於研發投資具有回收期間長、獲利不確定等特徵,短時內難以看到成效,故為鼓勵企業持續投入研發,經產省擬制定研發投資效率評價指標,並將透過「新創培育五年計畫」(「スタートアップ育成5カ年計画)下之「新創推動框架」(スタートアップ推進枠),將科研預算優先分配予重點項目,以建立友善研發環境。 2.透過新創資源流動,促進商業化和創造附加價值 新創企業初期往往受限於人力、技術和設備等資源不足問題,難以快速成長及擴張。為解決上述問題,經產省擬制定「跨領域學習」指引及案例集,期能促進新創資源流動,打造創新生態系統。 3.以需求為導向之前瞻技術研發 部份具有高度發展潛力之前瞻技術,如量子和核融合等,因研發風險較高且市場需求不明,將由新能源‧產業技術綜合開發機構(新エネルギー・産業技術総合開発機構)、產業技術綜合研究所(產業技術綜合研究所)等法人進行研發。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。