美國總統選舉於11月8日舉行,數州針對大麻合法化與否一併進行公民投票,針對娛樂用大麻(Recreational Maijuana)議題舉辦公投共有五州,分別為加州、內華達州、亞里桑那州、緬因州以及麻州;而針對醫療用大麻(Medical Marijuana)議題舉行公投則有四州,係佛羅里達州、阿肯色州、北達科他州以及蒙大拿州,其中蒙大拿州原已開放醫療用大麻,本次公投案係放寬現行法規之限制。公投結果顯示,除亞里桑那州公投案未通過外,其餘各州公投案皆已通過。
民調公司蓋洛普(Gallup)於十月公布之民調顯示,美國民眾支持大麻合法化比例,已從1969年的12%爬升至目前的60%。本次各州公投案通過後,將對美國聯邦政府近80年的大麻禁令產生極大壓力。就經濟層面觀察,美國研究機構ArcView Market Research研究報告統計,全美目前合法管道銷售大麻金額從2014年的46億美元成長至54億美元,而作為全美最大經濟體的加州,依投資分析公司Cowen and Company分析,該州本次公投案通過將使全美大麻產業成長三倍,甚至於2026年市場規模將成長至500億美元。大麻合法化後,依「加州大麻業者協會」(California Cannabis Industry Association)估計,將為加州州稅增加十億美元的收入。根據統計,此一趨勢中,推動大麻合法化一方投入約兩千兩百萬美元支持加州公投案,而反對方則投入約兩百萬美元。
加拿大隱私專員表示,其國人在美國雖享有一些隱私保護,但該保護主要係依賴不具法律效力之行政協議,因而相當脆弱。 隱私專員Daniel Therrien在一封致加拿大司法部長、公共安全部長及國防部長的公開信中,請求加拿大政府官員們向其對口之美國政府部門,要求藉由將加拿大列入美國國會去(2016)年通過之「司法賠償法案(Judicial Redress Act of 2015)」指定國家清單,以強化對其國人之隱私保護。隱私專員並表示,國人關切並請加拿大隱私專員辦公室(OPC)針對美國總統唐納.川普(Donald John Trump)所發布之行政命令進行影響評估,因其將排除非美國公民及合法永久居民隱私權法中關於個人可資識別資料之保護。 倘若加拿大能如同歐洲聯盟(European Union)及26個歐洲國家一般,於今年初時被列入前述指定清單,則其公民即可透過美國法院之強制執行,獲得隱私保障。此外亦可同時強化行政協議,如:美加邊境安全行動計劃(Canada-U.S. Beyond the Border Action Plan)及其聯合隱私聲明原則(Joint Statement of Privacy Principles)給予加拿大人之保護。 聯合隱私聲明原則涵括12項,其重要者有: 1.善盡一切合理努力,確保個人資料之正確性,以及後續請求查閱及更正錯誤之權利。 2.個人資料適當安全維護措施。 3.蒐集個人資料之相關性及必要性。 4.當事人認為其隱私受侵害時,得受繼有國家當局之賠償。 5.公務機關之有效監督。 縱算美國隱私權法自始即從未適用於加拿大人,且前開行政命令亦未改變現況,該命令仍突顯出「在南邊境上對加拿大人個人資料保護的顯著差距」。 「作為一個長期盟友以及密切的貿易夥伴,加拿大應要求被給予和那些經指定列入清單之歐洲國家相同程度之保護。」
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
香港公告金融科技監管沙盒2.0版、保險科技沙盒以及證監會監管沙盒在香港金融管理局(Hong Kong Monetary Authority, HKMA)於2016年9月推出金融科技監管沙盒(Fintech Supervisory Sandbox, FSS)滿一年後,於今年9月29日再公布2.0升級版。而香港保險業監管局(Insurance Authority, IA)同時發布保險科技沙盒(Insurtech Sandbox),證券及期貨事務監察委員會(Securities and Futures Commission, SFC)亦公告證監會監管沙盒(SFC Regulatory Sandbox),初步完備香港金融領域沙盒制度之建立。 於金融科技監管沙盒2.0版中,香港金融管理局為加強金融科技公司與HKMA連繫機制,將成立金融科技監管聊天室(Fintech Supervisory Chatroom),改變最初金融科技公司僅能透過銀行窗口與HKMA進行試驗商品相關聯繫,造成程序不便、資訊不流通等問題,2.0版後金融科技公司可透過HKMA隸屬之金融科技監管聊天室進行意見回饋。並且由於香港針對金融科技、保險、證券及期貨領域推出三種沙盒機制,故推出「一點通」之一站式便民服務,提供企業選擇沙盒並得以和各機關進行相互協調,此次改革將於年底作業完成。 而IA為促進保險科技發展,推出保險科技沙盒,對於保險公司計畫在香港推出的創新技術不確定是否符合香港法規,給予受授權保險公司在沙盒機制內進行沙盒試驗,在沙盒試驗中,主管機關得隨時對保險公司之風險控管做查核,並且消費者有隨時退出試驗並給予補償機制,IA亦可針對不符合之試驗計劃宣告中止。 另外,SFC開放合資格之企業提供沙盒試驗,所謂「合資格之企業」是指經由香港《證券及期貨條例》規範而設立之持照企業或新創公司,同時該公司必須使用創新科技並為投資者帶來更多優質產品服務,並受惠於香港金融服務業者。並且為保護投資者權益,除申請公司應有給予投資者退出機制與提供賠償方式外,並應揭露潛在風險。若最後申請公司證明其試驗客體可靠且符合目的,可向SFC申請走出沙盒機制,並對外營運。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」