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」
韓國公平交易委員會(Fair Trade Commission, FTC)於2023年12月19日宣布將制訂《平臺競爭促進法》(Platform Competition Promotion Act, PCPA),針對市場中大型線上平臺業者,提前認定為具有市場主導地位,禁止提供優惠待遇(preferential treatment)及搭售(tie-sale)等不公平競爭行為,保護小型企業及避免消費者受到大型線上平臺業者壟斷市場的影響。 《平臺競爭促進法》將透過營業收入、使用者數量、市場份額及市場參進障礙等特定條件,認定平臺業者是否具有市場主導地位,被指定具有主導地位的業者則會被禁止從事以下行為:(1)自我偏好行為,禁止平臺業者在平臺上以較競爭者更有利之方式,曝光其本身販售的產品;(2)搭售行為,迫使平臺使用者在購買平臺所提供的產品或服務時,必須同時購買其他產品;(3)限制多棲(multi-homing)或禁止使用者使用其他平臺;(4)要求比其他平臺更優惠的交易條件。 依據韓國《公平交易法》現行法規規定,企業從事不公平競爭行為,最多僅能處以其營業額6%的罰鍰;若於《平臺競爭促進法》制定後,被認定具有市場主導地位的平臺業者從事不公平競爭行為時,將依《平臺競爭促進法》最高可處其營業額10%之罰鍰。平臺業者被委員會指定為具市場主導地位的平臺時,業者仍可在(1)指定前提交意見;(2)指定後提出異議,或以(3)提出行政訴訟等方式保障其權利。 我國公平交易委員會於2022年12月提出數位經濟競爭政策白皮書,內容包含數位經濟下可能面臨的議題及執法立場與方向。近來韓國科技產業與社會經濟發展屢次成為我國相關產業比較對象,未來可持續關注韓國對於跨領域科技產業影響市場公平競爭之治理發展,作為我國因應數位經濟競爭法相關議題之參考基礎。
新興通訊設備與服務之無障礙義務—以ITU政策及美國CVAA為例 英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
新加坡擬禁止未獲所有人同意下測試和研究基因新加坡生物道德諮詢委員會五日發表基因檢驗與研究道德準則草案,草案建議政府禁止基因研究者在未獲得同意之下取得基因進行測試與研究,同時也禁止採用基因檢驗來選擇胎兒的性別。新加坡生物道德諮詢委員公布基因檢驗與研究道德準則草案,共提出二十四項建議,希望能在研究人員從事基因研究時,保障人權。 草案建議政府,任何基因測試除非獲得基因所有人同意,否則不得進行。,產前基因篩檢只能限於確保孩子的健康,不要把先天性疾病遺傳給下一代,但不能用在選擇生男或生女。草案規範,研究員或醫生不能把基因研究結果透露給第三者,包括雇主和保險公司知道,以保障個人隱私。 委員會已經把草案公布在網站上供民眾查閱,並分送給一百一十四個機構,徵詢公眾和機構的看法;委員會將在年底向星國生命科學部長級會議提出報告。