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。
2017年5月,馬克宏政府上任後,積極推動新興創新技術,以期將法國建設為新創國度。在此施政方針下,政府於2018年間提出「企業成長與轉型法案」(The PACTE draft Bill),並於2019年4月11日經法國國民議會通過,係為《企業成長與轉型法》(La loi PACTE)。 本法主要針對六大議題做改革,包含:企業成長及交接程序、擴增企業社會責任及員工參與率、資金、數位轉型及創新、行政流程簡化、提高國際競爭力。在「數位轉型及創新」部分,該法為「首次代幣發行(Initial Coin Offering, ICO)」和「數位資產服務提供者(Digital Assets Services Providers, DASP)」建立一法律框架,其主要制度內容,大抵有四: (一) ICO之選擇性憑證(Optional visa): ICO發起人在符合一定要件時,「得」向法國金融市場管理局(Autoritédesmarchésfinanciers, AMF)繳交相關資訊文件,以獲憑證;如未為之,募資仍屬合法,惟不得公開徵求資金、發起資助,僅可進行廣告活動。 再者,獲得選擇性憑證必須符合以下要件,包含: 代幣發行人在法國成立或註冊合法之法人組織; 提供的資料文件上,須載明代幣發行、籌資計畫、公司等所有相關資訊; 必須有一個系統機制,來監控和保護在銷售過程中收集的資產; 遵守反洗錢(Anti money Laundering)和恐怖份子籌資活動(terrorist financing)相關規定。 (二) 數位資產服務提供者之選擇性特許(Optional license): 數位資產服務提供者,「得」主動向AMF申請特許並受其監督;如未為之,仍屬合法,惟不得公開徵求資金、發起資助,僅可進行廣告活動。 然而,須注意的是,無論服務提供者是否申請特許,凡「向第三方提供數位資產保管服務」或「買受數位資產以換取法定貨幣」者,皆須至AMF辦理註冊事宜。 (三) 允許二種資金可投資於數位資產: 該法指出,「符合市場流通性和估價規則之專業投資基金」和「專業私募股權投資基金」可投資於數位資產。 (四) 強化AMF之監管權力: 該法賦予主管機關AMF一定之監管權力,包含: 得監督「已獲選擇性憑證之ICO」及「經選擇性特許之服務提供者」,於其未遵守法規時,施以制裁。 得公布違法ICO及服務提供者之「黑名單」。 得封鎖數位資產服務之詐欺網站。
德國新聯邦個人資料保護法將於2018年5月施行德國聯邦議院在今年4月27日通過「個人資料保護調整和施行法」(Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz, DSAnpUG),其中包含新的德國聯邦個人資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz, BDSG)。在這部新的法案中,已施行40年的 BDSG進行大幅調整以符合歐盟個人資料保護規則(Datenschutzgrundverordnung , DSGVO)的標準。 所有歐盟成員國將於2018年5月25日開始適用DSGVO的規定。DSGVO希望能在歐盟成員國內,形成一套具有法律統一性、標準性與高水準的個人資料保護制度。這也意味著侵害個人資料保護的違法行為,如:未使用適當的加密技術以確保個人資料安全,可能受到更嚴重的處罰,最高可達2,000萬歐元或企業全年營業額的4%。 DSGVO的目的在確保歐盟成員國間個人資料保護的共同法制標準,但考量到各成員國間的區域差異,DSGVO也提供國家立法者約60條的開放性條款(Öffnungsklauseln)─允許許多地區的成員國在特定條件下可不依循DSVGO標準。德國聯邦政府在新的BDSG,也運用了這些開放性條款。但有批評者認為,部分新的BDSG規範內容已超越DSGVO的條文規範,如:個資保護專員(Datenschutzbeauftragten)的就業保障。因此,新的BDSG與歐盟法律不符的部分,很可能被宣布違反歐盟法律。另一方面,舊的BDSG僅有48條規定,而新的BDSG則超過85條規定,且更為複雜,這都提高了法律適用上的難度。 雖然新的BDSG其適法性仍有爭議,且是否能通過司法審查亦屬未知。但盡管如此,隨著DSAnpUG 及新的BDSG法律條文制定,未來德國個人資料處理的基本法律框架已確定。由於企業個人資料處理的基本原則已明訂於DSGVO中,且新的BDSG仍是依照DSGVO的規範而制定,因此企業應盡速審查和調整他們的契約和流程,以符合DSGVO的規範要求。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。