依2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014),美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告(Annual Report)。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型(manufacturing related technology transition)挑戰。
國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一,是連結創新與製造,而「研發機構」(Institute)在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構,係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」(NNMI-PD)以及2014年復甦美國製造與創新法(RAMI Act of 2014)第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」(center for manufacturing innovation)——其採公私合營制(public-private partnership),其成員可包括各該業界之業者與學研機構,以及商務部長認屬適當之產業聯盟(industry-led consortia)、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系(innovation ecosystem),以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。
我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」,亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」,建構智慧機械產業生態體系,整合產學研能量,並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
德國因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)之通過,即將進行該國資料保護法(BDSG)修正德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會(bitkom)於2016年9月2日釋出將以歐盟新制定之一般資料保護規則(GDPR)內容為基礎,調整德國聯邦資料保護法(BDSG)之修法動向。 德國政府正在緊鑼密鼓地調整德國的資料保護立法,使之與歐盟GDPR趨於一致。已知未來將由“一般聯邦資料保護法”取代現行的聯邦法律。草案內容雖尚未定稿,但修正方向略有以下幾點: 首先,德國未來新法不僅參考GDPR、也試圖將該法與GDPR及歐盟2016年5月4日公告之歐盟資訊保護指令Directive(EU)2016/680相互連結。該指令係規範對主管機關就自然人為預防,調查,偵查等訴追刑事犯罪或執行刑事處罰目的,處理個人資料時的保護以及對資訊自由流通指令。 其次,新法將遵循GDPR的結構,並利用一些除外規定,如:在資料處理時企業應指派九人以上資料保護官(DPO)的義務。某些如通知當事人的義務規定,亦有可能在存有更高的利益前提下,限縮其履行範圍。此意味某些通知義務有可能得不適用,例如履行該義務需要過於龐大人力、資金支出、耗費過多等因素。 第三,聯邦法律將保留一些規定,如上傳給信用調查機構的條款、雇傭契約中雇用方面處理個人資料的條款,以及在公眾開放地區使用電子光學裝置監視的條款等。 最後,立法修正動向值得注意的重點尚有,(1)未來德國立法者將如何應對新的歐洲資料保護委員會(EDPB)中德國代表的地位(represe。由於EDPB將發布具有約束力的決定,針對爭議內容的決定意見,德國內部顯然應該統一意見。蓋因迄今為止的德國聯邦資料保護監察官(17個)經常提出不同的見解。此外,(2)還應該觀察聯邦資料保護監察官是否應該賦予權限,向法院提出對歐盟爭議決定或法律救濟,使案件進入德國法院,以爭執歐盟執委會所為之決定是否具備充足理由。前此,德國聯邦參議院(代表十六邦)2016年5月已要求聯邦政府引進新規定,使資訊監察保護官有請求法院救濟之權。這項源於安全港協議判決的討論,將來有可能提供德國資料保護監察官,挑戰隱私盾協議的可能性。但新法案是否會解決這一問題,這還有待觀察。 可預見在2017年9月下一屆德國聯邦議會選舉前,將通過法案。
RFID應用與相關法制問題研析-個人資料在商業應用上的界限 美國「刑事鑑識演算法草案」美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 (Justice in Forensic Algorithms Act),以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條,美國國家標準與技術研究所(National Institute of Standard)必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準,且該標準應包含以下內容: 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準,以因應使用或發展電算鑑識軟體,所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:(1)電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論,且於具備特定方法之案例上,是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性,以及團隊進行哪些研究以驗證該方法;(2)要求對軟體之測試,包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果,例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件,內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證,包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外,亦應要求列於公開報告內之相關資訊,且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。