設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項,於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化,超過20個以上之國內外汽車製造商等機關,預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路,參加之大規模實證實驗。
SIP自動駕駛系統係從2013年開始,以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標,並協調產官學各界共同領域工作,和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖(由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform= DMP 開發之3D地圖)、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。
研究開發由汽車製造商於公開場合下進行,並接受大眾檢視,於研究開發成果公布同時,也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模,係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)於2022年7月29日提出《近用電錶及用電資料之相互操作性要求及非歧視性與透明性程序實施規則草案》(Commission Implementing Regulation (EU) on interoperability requirements and non-discriminatory and transparent procedures for access to metering and consumption data),於2022年9月5日草案第二階段之公眾意見徵集結束。本草案以進一步落實《內部電力市場指令》(Directive (EU) 2019/944)中賦予用戶近用有關用電及包括行政手續費用、使用輸配電過路費等資料,促進智慧電錶系統(smart metering system)於資料模型階段及應用層面之相互操作性(interoperability),提高市場參與者資料近用與交換之標準,以及未來創新能源服務標準等目標。 為落實上述指令之要求,本草案旨在規定系統相互操作性以及資料近用的非歧視性與透明性要求,其重點如下: (1)本草案適用對象為經認證之歷史計量及用電資料、未經認證的近即時計量(non-validated near-real time metering)、用電資料形式的計量以及用電資料。 (2)確保供應商於用戶同意下能夠以透明且連續性的方式近用用戶資料(包括判讀及使用)。用戶亦得近用其於智慧電錶系統的資料。 (3)根據會員國的實踐,定義歐盟層級在商業模式層面、功能層面及資訊層面等一般性規則與程序規定的「參考模型」(reference model)。參考模型為特定服務及程序所需的基本工作程序,包括: A. 由各種角色、職責及其相互作用組成的「角色模型」,包括計量資料管理員(metered data administrator)、計量站管理員(metering point administrator)、資料近用提供者及權限管理員的角色和職責; B. 由資訊對象、屬性以及該對象間關係組成的「資訊模型」; C. 詳細說明程序步驟的「程序模型」。 (4)為有效確保資料近用程序的透明度,有必要收集會員國提供的國家實踐報告,並報告至歐盟層級,同時協助會員國報告其國家實踐。 (5)適用本草案之個人資料需遵守《歐盟一般資料保護規則》(GDPR);由於智慧電錶符合終端設備的要求,也適用《電子通訊個人資料處理暨隱私權保護指令》(Directive 2002/58/EC)。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
透過澳洲eBay交易須納10%商品及服務稅澳洲政府規定進行交易必須繳納 10% 的商品及服務稅 (Goods and Services Tax) ,透過澳洲 eBay 所進行的交易亦然。然而澳洲 eBay 業者並未修改其服務條款,強制賣方明列成功得標價須課徵 10% 稅款之資訊,因此許多得標者抱怨他們未被告知必須多付 10% 的稅,亦有些賣家抱怨其他賣家因未將價格加上 10% 的稅款,所以造成商品價格較便宜的假象。為杜絕前述問題,澳洲 eBay 已修改其服務條款,因此,自 6 月 13 日起澳洲 eBay 賣家須將 10% 的商品及服務稅納入交易金額或立即購買價 (Buy It Now price) 中。
美國食品及藥物管理局推動細胞治療新指引草案增加「傘狀試驗」加速細胞產品開發美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, USFDA)於2021年9月30日發佈了最新細胞與基因治療指南草案,提出細胞治療可透過「傘狀試驗」(umbrella trial)機制,使細胞治療於同一個臨床試驗計畫之下,針對同一類疾病,可進行兩種以上細胞治療技術試驗,來加速細胞治療臨床開發速度。 每個癌症病患實際上會有不同的基因變異,即使是相同類型的癌症也少有完全一樣的疾病機制(disease mechanism),因此,傳統臨床試驗僅能評估疾病機制較大族群的療效,但不同基因型的受試者對於相同藥物的反應可能有所差異,故難以預測病人是否將受益,亦或產生嚴重副作用,導致治癒效果不如預期。且現行的臨床治療規範中,即便醫師知道某標靶治療藥物對於特定基因體變異有效,但若此藥物未經USFDA核准於該腫瘤類型的適應症,醫師也無法使用。因此,透過傘狀實驗可提高細胞產品研發的靈活性與效率,並降低大量重複性工作,例如重複進行臨床前批次試驗、製程驗證、毒性測試…等等。若發生安全性疑慮,USFDA可針對個別研究組進行終止實驗,而不須將全部的臨床試驗計畫終止。 台灣未來可考慮將傘狀試驗納入細胞治療臨床試驗設計模式,並參考USFDA審核方式與標準,以加速台灣細胞治療或精準醫療發展。