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」
瑞士洛桑國際管理發展學院(International Institute for Management Development, IMD)於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook)(以下簡稱本報告)。本報告以「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government Efficiency)「企業效能」(Business Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大指標(含333項子標)評比63個經濟體。評比結果:全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港;而其他重要經濟體之排名,如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。 丹麥34年來首次位列第一,去(2021)年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因,丹麥因公共債務與政府赤字的減少,其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡,雖於2019年與2020年皆居於榜首,去年則滑落至第5名。對此,IMD主管Arturo Bris表示,新加坡嚴格的防疫政策,限制了國際服務與人員流動,致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁,其「國內生產總值」增長,「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一,但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25,仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首,新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰(如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等)、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟,並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。 而我國,由去年第8名進步至今年第7名,突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下,整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒,協助企業加強全球布局,並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級,期盼能持續提升我國競爭力。
車聯網「V2V」簡介V2V(Vehicle-to-vehicle)通訊使用短程無線通訊技術(dedicated short-range radio communication, DSRC)交換周邊車輛速度與位置等相關訊息,並協助採取相對應措施,如警告駕駛前方車輛正在剎車,或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此,使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題,對環保方面亦有所助益,然而,此技術於多數車輛間得以相互通訊時,方能最大化其效益。 V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率,使車輛間相互廣播並接收全面之訊息,從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備,車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況,包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險,較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。 無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能,車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具,有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
歐盟提出「一般資料保護規章」(草案)並審議,以因應未來聯網環境趨勢為因應近來智慧聯網(IoT)、巨量資料及雲端運算發展趨勢,為強化線上隱私權利及促進歐盟數位經濟的發展,歐盟執委會於2012年1月25日對於資料保護指令提出新的規章草案:「保護個人有關個人資料處理及自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation)),以取代並廢除(repealed)原有「個人資料保護指令」規範,並修改(amend)「隱私與電子通訊指令」,預計在2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,若順利將在2014年通過,並在2016年生效。 「一般資料保護規章」(草案)中對於聯網環境及智慧化設備運行之因應,重要規範內容有(1)追蹤(tracking)與特徵分析(profiling):訂定第20條「特徵分析措施」(Measures based on profiling)規範條文,保障每個當事人皆有主張不被採取特徵分析措施(如個人傾向、工作表現、財務狀況、位址、健康、個人喜好、可信度)而致產生法律效果或顯著影響該個人的權利(2)被遺忘及刪除權(right to be forgotten and to erasure):訂定第17條,創設新的權利「被遺忘及刪除權」,用以幫助民眾處理線上資料,當其不希望自己的資料被利用且無合法理由保留時,資料將被刪除(3)資料可攜權利(the right to data portability):訂定第18條,當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料,更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。(4)當事人的同意要件:第4條第8款明定,不論何種資料處理情況時所需的同意,增列必須是明確(explicitly)同意之要件(5)「設計階段納入隱私考量」(privacy by design)、「預設隱私設定」(privacy by default):訂定第30條,要求資料控制者及處理者應實行適當的技術性、組織性措施,並考量科技發展水準,制定特定領域及特定資料處理情況的標準及條件,並且資料保護將會從產品及服務最初發展、設計時就考量隱私問題應對「設計階段納入隱私考量」及「預設隱私設定」提出標準及條件。 歐盟此次對於「一般資料保護規章」(草案)的修法進程,以及世界各重要國家的立場及反應態度,均值得後續密切觀察研析。