歐盟執委會下設機構策略與評估服務中心(CSES)在2016年2月向歐洲議會提出歐洲落實工業4.0政策執行分析報告,指出執行工業4.0帶來的科技、社會、以及商業環境變遷:
(1)科技變遷
數位化將對中小企業帶來挑戰,其中涉及之法律議題包括:促進數位安全致生之企業成本或風險、智慧財產權保護、個人資料與隱私、環境保護、健康和安全等。
(2)社會變遷
企業應用工業4.0技術時將面臨工作方式上之調整,整體工業4.0技術分佈不均則有可能導致集中化競爭的情形增加。
(3)商業環境變遷
隨著中小企業參與供應鏈,將帶來成本、風險、缺乏彈性、缺乏政策性的單獨運作等各方面挑戰,而重點在於藉由標準化串起整體產業,與其他的企業競爭。
我國在2016年7月通過「智慧機械產業推動方案」,以精密機械之推動成果及我國資通訊科技能量為基礎,導入智慧化相關技術,建構智慧機械產業新生態體系,並且預期能打通供需生產資訊鏈,提升人均製造力,同時併以連結在地、連結未來、連結國際為推動策略主軸,其中相關的法律議題、以及對於社會或商業環境帶來的變遷影響評估,自屬重要。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資(Private Finance 2,PF2)。 PF2是英國自1992年推行的民間融資提案(Private Finance Initiative, PFI)的進階版。PFI屬於「公私協力」(Public Private Partnerships)範疇,其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識,和民間機構簽訂PFI契約,先由民間機構興建、營運公共建設,政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後,依據雙方契約所訂之評估指標及規範,檢視民間機構之服務品質有無符合約定,再予以付款,倘未達到績效指標或資產無法提供服務時,則有扣款機制。 PFI在英國運作20多年,雖確實有效減輕政府財政負擔,但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此,英國於2011年對PFI進行改革,推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構,但讓政府參股投入部分資金,成為投資者之一;簡化案件行政程序,從計畫啟動到選出最優申請人,原則不得超過18個月;要求民間機構披露公開資產報酬,提升透明度等。 PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設,但此二模式的使用率近來已顯著下降,此可從英國雖修正PFI推出PF2,但PF2迄今僅使用了六次,以及目前的PFI及PF2契約,有86%是在2010年前簽立可證。此外,採用PFI或PF2契約後,如發生契約提前終止情形,機關須依約買回公共建設,導致仍須支付高額費用,凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又,預算責任辦公室(Office of Budget Responsibility)亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。 英國財政部已聽取前述各個關注,並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ,但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約,會履行承諾完成履約,因為契約終止所生之高額補償,將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」(Value for Money),故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。 PFI起源於英國,此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式-PF2,此政策對PFI有無影響,以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施,相信將受到各國的關注。
美國國家標準技術研究院公告制訂「智慧電網架構與互通性標準2.0版」為因應智慧電網應用技術發展趨勢,美國商務部(Department of Commerce)國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology,以下簡稱NIST)於今(2012)年2月正式制訂「智慧電網架構與互通性標準2.0版(NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 2.0),以下簡稱互通性標準2.0版」,以作為其國內佈建智慧電網建設之重要政策依據,並協助導引各電網間加強互通性之達成。 美國NIST係為「2007年能源獨立及安全法案(Energy Independence and Security Act of 2007)」所明文指定智慧電網互通性架構(Smart Grid Interoperability Framework)負責機構,所以自2008年開始投入規範研議工作,2010年1月公告「智慧電網架構與互通性標準1.0版(NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 1.0)」,主要為先規範概念性示範建置架構(Conceptual Architectural Framework),明訂8大優先領域(Priority Areas),驗證公告75項特定標準,並後續設立建置「互通性發展平台(Smart Grid Interoperability Panel,以下簡稱SGIP)」。 隨著美國推動智慧電網發展進程,及因應相關應用技術日益新異,NIST陸續展開討論工作,至今(2012)年2月正式對外公告研議完成互通性標準2.0版之定稿。此新版本重要增訂內容有:新增「國際智慧電網標準」及「國際互通性調和」章節;對於SGIP優先行動方案(Priority Action Plans)2012年新增19項推動項目;並且,規劃新增概念示範參考模式(Conceptual Reference Model)類型,及增加資訊網絡模型;以及,新增「智慧電網標準驗證程序(Process of Future Smart Grid Standards Identification)」規範,及對於專業應用領域區分「輸配電(Transmission and Distribution)」、「家庭to電網(Home-to-Grid)」、「建築to電網(Building-to-Grid)」、「工業to電網(Industry-to-Grid)」、「車輛to電網(Vehicle-to-Grid)」、「再生能源(Distributed Renewables, Generators, and Storage)」、「商業與政策(Business and Policy)」分別進行研析實務應用;再者,亦研訂「互通性基礎資訊知識(Interoperability Knowledge Base)」、「高位階發展指導方針(High-level framework development guide)」、「互通性程序參考手冊(Interoperability process reference manual)」等等重要遵循規範。 未來NIST及SGIP將與能源部(Department of Energy)、聯邦電力管理委員會(Federal Energy Regulatory Commission)共同合作,依據互通性標準2.0版所研議制訂規範,及重要因應議題,陸續規劃展開各項推動方案,共同促進美國智慧電網建設與應用發展。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
Google關鍵字廣告服務,遭澳洲政府起訴澳洲「競爭和消費者委員會」(Australian Competition and Consumer Commission;以下簡稱ACCC)在今年7月對Google及其廣告主Trading Post Australia提起訴訟,指控Google及Trading Post使所用的關鍵字廣告系統不實誤導網路使用者,構成了欺詐性的商業行為。 Trading Post為澳洲當地知名的汽車經銷商,在2005年時,Trading Post向Google購買了名為Kloster Ford和Charlestown Toyota的關鍵字廣告;然而,Kloster Ford和Charlestown Toyota正是Trading Post的競爭對手,當網路使用者在Google的搜尋引擎中鍵入Kloster Ford或Charlestown Toyota文字時,搜尋結果頁面即自動導向Trading Post的網站。 ACCC認定Trading Post此種利用競爭對手名稱設定為自身廣告關鍵字之行為,已違反澳洲在1974年頒布的「商業行為法」(Trade Practices Act 1974)第52條及第53條d款規定;ACCC同時認為,Google並未善盡努力在消費者鍵入關鍵字進行搜尋時,將付費廣告鏈結(sponsored links)從基本的搜尋結果頁面中將加區隔,亦有違該法第52條之規定。 在ACCC對Google提出控訴之前,Google事實上在各國早已面臨多起類似的訴訟;其中,去年由法國知名品牌Louis Vuitton提起的訴訟中,Google即遭到敗訴。