德國聯邦經濟及能源部於2016年9月1日公布數位議程框架新的經費公告,以支持智慧聯網示範的實施與推廣。德國聯邦政府於2015年9月公布的智慧聯網(Initiative Intelligente Vernetzung)戰略,該戰略實施的4個面向如下:
(1)應用領域的支持:聚焦教育、能源、衛生、交通和管理五大應用領域的數位化和智慧化運用及發展,並排除相關實施障礙; (2)促進合作:促進資通訊技術與五大應用領域間的跨領域溝通與合作; (3)改善框架條件:加強投資環境並消除相關障礙;保護隱私權及加強網路安全;制訂相關標準化作業;提升商品或服務市場競爭力; (4)加強各界參與:促進各界參與及討論,共創及共享經濟利益。德國聯邦政府基於該戰略計劃,提出智慧聯網倡議,及提供開放式創新平台,促進不同領域的合作及整合運用,將有助於產業價值及競爭力的提升,並提高國際間合作的機會。
我國為發展智慧聯網相關產業,曾推出包括「智慧辨識服務推動計畫」、「智慧聯網商區整合示範推動計畫」等相關應用服務整合及解決方案計畫,今年更陸續推出「亞洲‧矽谷推動方案」、「數位國家‧創新經濟發展方案」,藉以提高數位生活服務使用普及率,並以創新驅動產業升級轉型。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
開放科學的基本理念,泛指在數位時代的背景下,各類型實驗測量機器獲得大量數據,以及網路行為累積的人類活動記錄,使各領域的研究活動趨向側重資料處理,結合分析工具後,以可閱讀的形式呈現並發表。 開放科學概念應用於行政與制度建立上,主要有兩個面向,其一為政府資助產出科學期刊論文等研究成果的開放取用(open access),意圖解決期刊雜誌訂閱費用過高,導致研究成果流通困難的問題,屬於早期開放科學關注的重點;其二則係使用官方研究資金進行研發時,於研究過程中取得的實驗、觀測及調查之研究資料開放運用,為近期政策與制度性倡議所聚焦,目的為使科學界、產業界以及一般社會大眾得以廣為接收並利用該些研究結果,令政府資金運用的一切成果均能充分回饋給國民與社會,期望藉由研究資料的公開,進一步深化該領域的研究進程、推展跨域研究或企業的產品與服務開發、以及創新活動。 舉例而言,日本內閣府於2018年提出的「統合創新戰略(統合イノベーション戦略)」第二章內,建構了國內開放科學下研究資料管理開放政策之基礎框架,關注伺服器空間內的研究資料保存與管理,與外國研究資料連動以建構巨量知識泉源,讓所有人得以廣泛活用該些研究資料,促成與加速跨領域與跨國境的新創。
醫療器材審核制度仍有爭議 歐洲議會延後表決時程在歐盟發生了諸如法國隆乳植入物醜聞(PIP scandal)以來的諸多事件後,歐盟醫療器材審核制度的革新更顯得刻不容緩。然而,歐盟執委會提案修正過往歐盟對於醫療器材之相關規範,強化市場化前(pre-market)的審核機制,引起了各界不同的意見,因此本年七月初,歐洲議會決定延後新指令修正案的表決至9月,以爭取時間取得各成員國代表間的共識。 為強化對於患者健康的保障,歐盟執委會(European Commission)於2012年提出醫療器材規則修正案(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on medical devices),並包括對2001/83號指令等(Directive 2001/83/EC, Regulation (EC) No 178/2002 and Regulation (EC) No 1223/2009)的修正,已建立更完善的歐盟醫療器材管理機制。其中包括歐盟統一而集中的審核程序,此舉卻引起不同意見,認為過於科層化(bureaucratic)的市場化前審核制度設計,將阻礙研發且不見得對病患有利。有歐洲議會議員指出,現行制度雖有進化的必要,然集中化(centralisation)的審核工作,對於行政負擔的加重,或許不如先在各國家層級的管理機制進行強化。而歐盟醫療器材產業界也認為,集中統一化的審核機制,將會對於中小型研發企業造成衝擊,間接影響歐盟醫材類技術領域的科技研發,業界認為,新法案對於所謂對患者具有高風險第三類醫療器材(Class III devices)的審核,將使得患者延遲3至5年才能得到可以拯救其性命的產品,相對地卻沒有得到甚麼安全的提升。 七月初,歐洲議會公共健康與食品安全委員會(Public Health and Food Safety Committee, ENVI)決議將推遲法案表決至9月18日,屆時表決的結果,將主導未來歐盟醫療器材管理的主要方向。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(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。