日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」,邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題,交換意見。
該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面,檢討會指出:關於自動駕駛所需的地圖資訊,應由各汽車製造商協調,透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。
社會接受度方面,檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者,提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面,檢討會則指出:以現狀而言,自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗,必須持續進行實證試驗。
此外,為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於12月9日召開第一次會議。
該次會議討論的範圍包括:為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。
會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
歐盟執委會在2015年12月9日提出歐盟朝向現代化著作權架構行動計畫(Towards a modern, more European copyright framework),目的為落實歐盟數位單一市場策略(Digital Single Market Strategy),對於創意產業能夠激勵投資,並且打造公平的競爭環境。行動計畫分為四項重點: 一、放寬歐盟地區內容取得服務: 歐盟已針對線上服務內容如影音、遊戲等,提出草案,未來將允許線上服務內容可以跨境取得,不受地區性之限制,範圍僅限於歐盟會員國地區。歐盟亦將利用創意歐洲計畫持續鼓勵創意產業發展,增加更多使用服務之民眾。 二、放寬著作權相關免責規範之適用: 未來歐盟將修正規範,使研究人員就資料內容之取得與利用更為便利。此外,教育為另外一項重點,例如應訂有明確使用線上內容做為教學之規範。在身障者保護部分,則亦應設立規範。 三、創造公平市場: 歐盟將評估線上作品之使用與分享是否為公平授權,且未來將首先針對新聞服務業者進行檢討,對於使用者在網路上單純分享作品連結者,將視為合理使用。另外,針對作者與表演者報酬部分,歐盟未來將有一致性之政策規範標準。 四、打擊盜版: 歐盟認為,新政策的執行將使著作物能經過合理管道使用,因此可抑制盜版行為。而在2016年預計進行之“follow the money”計畫,預計與使用者及權利人相互配合,阻斷盜版所產生之資金流動。 未來,歐盟預計於六個月內將此架構願景轉換為草案或政策推動方針,其中在允許線上服務內容可以跨境取得之草案規範部分,歐盟執委會則希望於2017年能正式生效施行。
美國國家標準技術局(NIST)更新電子簽章標準美國國家標準技術局(National Institute of Standards and Technology, NIST)於近日(2013年7月)更新電子簽章的技術標準「FIPS (Federal Information Processing Standard) 186-4數位簽章標準」,並經商務部部長核可。NIST於1994年首次提出電子簽章標準,旨在提供工具可資促進數位時代的信賴性,後續也隨著技術進步與革新,而有多次修訂。此次修訂,主要是調合該標準,使之與NIST其他加密相關指引(如金鑰加密標準)一致,以避免將來可能產生的矛盾。 此次增訂,亦明列出三種可保護資料的簽章產製與確認技術:數位簽章演算法(Digital Signature Algorithm, DSA)、橢圓曲線簽章演算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA)、以及RSA公眾金鑰演算法(Rivest-Shamir-Adleman Algorithm, RSA)。 其他修訂的部分,還包括語彙的明晰化,以及降低對於隨機號碼產生器的利用限制…等。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。