何謂「智慧機械」
智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。
智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。
未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
孫承祥
法律研究員 編譯整理
https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?d=7156&no=71
英國內政部（Home Office）於2023年11月30日與全球13家線上平臺與服務提供者（包括Amazon、eBay、Facebook、Google、Instagram、LinkedIn、Match Group、Microsoft、Snapchat、TikTok、X（Twitter）、techUK及YouTube等）簽署自願性《防範線上詐欺憲章》（Online Fraud Charter），促進落實防詐措施。 此協議針對線上平臺與服務提供者之防詐重點要求如下： 1.設置監測及預防體系：線上平臺與服務提供者應建立有效流程，以辨別、標註和移除不當的內容和帳號；記錄違規使用者，以防其再次啟用或註冊新帳號。此外，線上平臺與服務提供者應採行符合英國國家網路安全中心（National Cyber Security Centre）密碼保護指引的身分驗證機制，並鼓勵使用者採用兩階段驗證，幫助使用者辨別真偽。而在電子商務與社群媒體方面，線上平臺與服務提供者應設置賣家驗證措施以防範不肖業者，並為使用者提供高風險交易安全指南與安全支付服務機制及資訊，保障使用者之消費權益。 2.建立檢舉途徑：線上平臺與服務提供者應提供簡捷的檢舉途徑，方便民眾檢舉詐欺行為，並與執法部門合作，以快速通報平臺或服務所發生之可疑詐欺活動。當未知帳號透過私訊聯繫使用者時，線上平臺與服務提供者可提供適當的警告，以提醒使用者可能的詐欺風險。 3.與公部門合作進行防詐宣導：所有線上平臺與服務提供者必須參與英國線上廣告計畫任務小組（Online Advertising Programme’s Taskforce），完備防制詐欺網。並要求有付費服務之線上平臺與服務提供者於其平臺內設置廣告驗證程序，以便過濾並防止詐欺資訊傳播，確保網路廣告真實性。此外，線上平臺與服務提供者須與英國政府、英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority）及英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office）等公部門展開跨部門協調合作機制，加強防詐情報共享與配合執法取締詐欺。最後，線上平臺與服務提供者必須提供最新詐欺風險資訊以幫助民眾辨別詐欺手法。 該憲章簽署之線上平臺與服務提供者須在六個月內實施上述措施，但因係自願性質，因此其有效性仍有待觀察。
美國政府提出新法加強管理軍民兩用技術美國布希政府最近向國會正式提出一個以打擊恐怖主義及大規模毀滅性武器為目的的法案—出口執行法（The Export Enforcement Act of 2007），以期為執法者—美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）提供更有效的工具，防止最具有敏感性的技術或產品落入危險份子手中。 長久以來，美國用以管理敏感性技術與產品的法源是1979年制定的出口管理法（Export Administration Act），該法對軍民兩用的技術與產品，施以出口管制。出口法在2001年失效，同年發生911攻擊事件，因此，布希政府除希望獲得國會重新就出口管理法予以授權外，也希望可以有更強而有力的出口管理權限。不過行政部門迄今未得到國會就出口管理法予以重新授權。 自2001年以來，BIS係依國際緊急情形經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act, IEEPA）行使出口管理權限，不過根據IEEPA，美國總統必須每年發布行政令（Executive Order）始能動用出口管理權限，而IEEPA對於違反出口管制規定的處罰也不若出口管理法重，因此，IEEPA除了對執法者造成出口管理的不便的困擾外，寬鬆的處罰也使得美國過去幾年非法技術外移的事件頻傳。 本次布希政府再次提出2007年出口執行法，其內容除了請求國會同意在未來五年再度授權行政部門行使1979年的出口管理法之權限外，其他重要內容尚有：（1）修正1979年的出口管理法之執行與違法規定：除增列構成犯罪之違法出口行為態樣外，並對違法者大幅加重其民刑事處罰。根據修正草案，企業之出口行為若被認定為違法，最高可科處500萬美元或違法出口技術或產品價值之十倍罰金；（2）強化了執法者打擊軍民兩用技術與產品非法出口的職權，明訂商務部特派員擁有海外調查以及秘密調查的權限；（3）對企業所提出之秘密資訊負有保護義務。 整體而言，本法案除了重新授權美國商務部管理軍民兩用技術與產品實施出口管制體系外，同時也代表美國政府於二十一世紀為維護國家安全與處理所面臨之經濟挑戰的長期與根本性改革。目前法案仍須國會討論通過後，始能生效適用。
Angie's List起訴Amazon Local侵害營業秘密消費者評論服務Angie's List於本月在印第安納州提起一項聯邦訴訟，對象是Amazon Local。Angie's List作為當地交易網站，提供高達75％的本地服務，包括產品和使用經驗。但Amazon Local員工卻通過註冊成為Angie's List的會員，以獲得其他會員名單和下載網站所提供的文件，也包括其他會員的評論和相關資訊。因此20餘名Amazon Local員工被列為共同被告。 該訴訟聲明中指控相關資訊被Amazon Local所使用，用以在西雅圖建立一個競爭性的服務。Angie's List在訴訟中指稱，他在會員協議“明確禁止使用Angie's List的帳戶和資料用於商業目的”，但Amazon Local員工卻違反了契約。“Amazon Local沒有投入必要的時間，資源和合法手段發展自己的研究與Angie's List競爭，相反的，Angie's List和它的員工都選擇了秘密訪問和挪用Angie's List專有信息的快捷方式。 Angie's List指控Amazon Local違反商業機密，竊盜，侵入電腦，民事侵權，電腦欺詐與濫用盜用行為和違反契約。Angie's List請求法院判決Amazon Local賠償其損失，並禁止Amazon Local再使用Angie's List，包括已經得到的資訊。Angie's List也請求未規定的損害賠償，“不當得利”和懲罰性的和其他損害。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。