英國上議院科學及科技委員會(The House of Lords, Science and Technology Committee)於2016年9月15日對於自動駕駛車(Autonomous Vehicles)的運作環境與應備法制規範展開公眾諮詢,委員會邀請利害相關的個人和團體提交書面文件來回應此公眾諮詢。書面意見提交的最後期限是2016年10月26日。
英國政府一向對發展自動駕駛車的潛力十分積極,其在2015年建立了一個新的聯合政策單位-聯網與自動駕駛車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV),並在2015年財政預算案中提供CCAV一億英鎊的智慧行動研發基金聚焦於無人駕駛車技術。CCAV還公佈現有與車輛交通相關立法的調查報告,其結論是:「英國現有的法律架構和管制框架並不構成自動駕駛車在公路上測試的阻礙。」此外,CCAV還出版了無人駕駛汽車測試的實務守則。在2016年英國女王的演講中,政府宣布將制訂現代運輸法案(Modern Transport Bill):「確保英國處在最新運輸科技的尖端,包括自動駕駛和電動車。」 2016年7月,CCAV舉辦了英國的聯網與自動駕駛車的測試生態系統的公眾諮詢,以及於2016年9月發佈個人和企業對於在英國使用自動駕駛車技術和先進輔助駕駛系統的公眾意見徵詢。
本次公眾諮詢將調查政府所採取的行動是否合適,是否有兼顧到經濟機會和潛在公共利益。在影響與效益方面,本次諮詢將收集自動駕駛車的市場規模與潛在用途、對用戶的益處與壞處、自動駕駛車對不同產業的潛在衝擊以及公眾對於自動駕駛車的態度等相關證據。在研究與開發的方面,自動駕駛車目前的示範計畫與規模是否足夠、政府是否有挹注足夠的研發資金、政府研發成果的績效以及目前研發環境是否對中小企業有利等面向,找尋傳統道路車輛是否有和自動駕駛車輛並存的過渡轉型方法。最後,布署自動駕駛車是否需要提升軟硬體基礎設施、政府是否有建立資料與網路安全的方法、是否需要進一步的修訂自動駕駛車相關法規、演算法及人工智慧是否有任何道德問題、教育體系是否能提供自動駕駛車相關技能、政府制訂策略的廣度;以及退出歐盟是否對英國研發自動駕駛車產業有不利之影響;而英國政府是否應在短期內做出保護該產業之相關措施,或是待Brexit條款協商完成之後再視情況決定等等。
上述議題在書面意見徵集完成之後,將於2016年11月召開公聽會再度徵集更廣泛的相關意見,科學及科技委員會希望能在2017年初做成調查報告並提交給國會,在得到政府回應之後,可能將進行辯論以決定未來英國自動駕駛車產業的發展方向。
新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
印度政府對新創事業之補貼 – 專利權聚焦。印度政府近年來聚焦新創創業發展,其成果更是驚人,根據一份研究報告,印度的科技產品相關新創事業光是在2016年就已達4700家以上,在當年排名全球第三,僅次於美國與英國,且預計在2020年會有2.2倍左右成長率,亦即數量翻倍。1 現今印度政府共計有超過50個新創事業獎勵補助等機制,分別由不同部門與單位執行,2 以下針對新創事業專利權補助之三大機制作介紹。 電子與資訊部門(Department of Electronics and Information Technology)、科學與工程研究委員會(Science and Engineering Research Board),以及生物科技產業研究輔助委員會(Biotechnology Industry Research Assistance Council),為三大對新創事業專利權之申請與握有,提供相關補助之印度政府部門。 (1) 電子與資訊部門之機制主要適用於人工智慧、資訊科技與軟體等產業,符合機制的新創業者申請國際專利權時,印度政府會提供15萬盧比(相當70萬台幣)或是總花費50%的補貼,補助金額看似多,但該機制有產業限制,且只施行至2019年11月30日。 (2) 科學與工程研究委員會之新創機制亦是對於專利申請有金錢上之補貼,特色在於適用產業十分廣泛,舉如化學、硬體、醫療、農業、航空、通訊、建築、能源等產業皆在機制內,重點要件在於新創業者需是已進入概念驗證(proof of concept)之階段,再者,該新創機制沒有施行期限。 (3) 生物科技產業研究輔助委員會之創新機制沒有適用產業與期限的限制,但適用對象確有限制,只限印度公民與成功展現概念驗證之創新者,該機制特色在於:補貼是對於符合標準的整個專案計畫,非只對於專利權。金額大約是20萬至500萬盧幣(約台幣10萬至200萬),或是整個專案計畫50%-90%花費。 印度政府對於新創業者之專利權相關補助共有三個機制可以選擇,優點在於新創業者可以依自己的展業別、發展階段、預算及相關因素自行選擇最有利的機制,以達到獲取補助最高的成功率。單一新創補助機制過於硬性,多數方案則可以提供選擇性與彈性。台灣就新創事業多提供貸款融資服務、資金補助計畫、或稅務減免等政策,尚未針對新創事業專利權做特定之政策優惠,或許台灣能在印度此三大專利權補助機制有可學之處。
藥品監管機構負責人組織與歐洲藥品管理局聯合巨量資料指導小組發布2021-2023年工作計畫,提高巨量資料於監管中之效用藥品監管機構負責人組織(Heads of Medicines Agencies, HMA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯合巨量資料指導小組(HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG)於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」(Big Data Steering Group Workplan 2021-2023),將採以患者為焦點(patient-focused)之方法,將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中,以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」(Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU)作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段; DARWIN EU諮詢委員會(Advisory Board)已於2021年建立,DARWIN EU協調中心(Coordination Centre)亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性,未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」(Towards A European Health Data Space – TEHDAS)合作,關注資料品質之技術與科學層面,並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」(data quality framework for the EU Regulatory Network)、「真實世界資料來源選擇標準」(criteria for the selection of RWD sources)、「詮釋資料優良規範指引」(metadata good practice guide)、「歐盟真實世界資料公用目錄」(public catalogue of European RWD)等規範。 此外,工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」(learnings initiative)研討會,討論包括EMA人用藥品委員會(Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP)對於真實世界證據於藥品上市許可申請(Marketing Authorization Application, MAA)、適應症擴張(extensions of indications)之審查,以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題,以利後續指引之修正。 最後,工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」(question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data),以指導利益相關者與促進公共衛生研究,並發布由歐盟監管網路(EU Regulatory Network)同意之對於藥品監管(包括巨量資料)之資料標準化戰略。