日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書

刊登期別
第28卷,第06期,2016年06月
 

※ 日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7664&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/24)
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日本經產省修正〈電子商務交易及資訊商品交易等準則〉

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日本智財戰略本部成立兩專案小組並公布2015年度本部成員

  日本依據2013年6月發布之「智慧財產政策願景」,目前正由智慧財產戰略本部所屬之「檢證/評價/企畫委員會」,著手制定2015年度之智慧財產推進計畫。   此外,委員會並針對產業財產權領域下的「地方智財活用促進」和「智財紛爭處理」兩項課題設置專案小組,將分別就促進地方中小企業的智財活用、管理工作,以及創造有利於妥善設定、保護、活用專利權之專利紛爭處理機制等議題進行集中的檢討,作為智財戰略本部制定2015年度智財推進計畫之參考和依據。   而依日本智慧財產基本法第29條之規定,組成智財戰略本部之本部員,除包括總理大臣在內之內閣全體均為當然成員外,還將另由總理大臣任命對智財創造、保護和活用有優秀見識之民間專門人士擔任成員。就此,日本於2015年3月19日已公布2015年度之智財戰略本部成員名單,十位民間專門人士當中除了前日本專利師會會長奧山尚一、東京大學理事長五神真等人外,同時納入身兼京都精華大學校長身份的漫畫家竹宮惠子、總合科學技術創新會議議員原山優子、專精於智財及競爭法的律師宮川美津子以及東北電子產業股份有限公司總經理山田理惠等四位女性部員,成員背景囊括產業財產權和內容著作權之產業、學研、實務界專門人士。

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世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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