德國車輛及其系統新技術研發計畫
德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告，補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。
在自動駕駛研究中，著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速，安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注，該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎，特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。
在汽車創新技術的研究發展上，著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放，包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外，也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料，例如在於操作和駕駛策略的設計，維護和修理，或車輛於交通中相互影響作用。
本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫，同時展望未來研究領域，以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰，因此，資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術，將會是未來交通領域研究的重點。
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。
歐盟聯合研究中心公布智慧電網計畫及智慧電表部署的成本效益分析指導原則智慧電網是歐洲未來低碳能源政策的核心議題，但要更新整個電力系統所費不貲，根據國際能源署（International Energy Agency, IEA）研究指出，從2007年至2030年，若要從生產、輸電到配電全部更新，需要花費1.5兆歐元（EUR 1.5 trillion），故基於投資的考量，有必要依據電網示範計畫所獲得的實際數據，來評估智慧電網發展的成本效益。因此，歐盟聯合研究中心（Joint Research Centre, JRC）分析了歐洲過去及現在正在進行的智慧電網示範計畫的成果，提出全面性的成本效益分析（cost-benefit analysis, CBA）評估架構，並選定葡萄牙InovGrid計畫作為參考實例以調整相關內容，於2012年初公布「智慧電網計畫的成本效益分析指導原則（Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Grid projects，以下簡稱「智慧電網CBA指導原則」）」。 這是第一次具體的將CBA使用在智慧電網的實際案例評估之上，「智慧電網CBA指導原則」是為協助使用者分析不同地區的考量因素，以瞭解利益與成本，並分析關鍵要素，包括計畫的規模大小（例如每年接受服務的消費者、能源消費等）、工程特色（例如所採用的技術、主要設備的功能性）、電網當地特色、利益關係者（哪些人的成本及利益應納入考慮）、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊，以瞭解像分散式能源整合的可能性、電價及租稅的衝擊、環境成本等。「智慧電網CBA指導原則」是在提供建議，依據電力研究機構（Electric Power Research Institute, EPRI）的研究框架，逐步地提供了評估架構，作為分析考量時的核對清單。由於納入了地區性因素的考量，因此分析的結果最終將取決於各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷。 此外，JRC亦公布「智慧電表部署的成本效益分析指導原則（Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Metering Deployment，以下簡稱「智慧電表CBA指導原則」）」。「智慧電表CBA指導原則」之內容主要提供會員國在評估智慧電表的部署時，有一套分析的標準。如同「智慧電網CBA指導原則」一般，「智慧電表CBA指導原則」亦考量計畫規模、工程特色、電網當地特色、利益關係者、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊等因素，但非針對不同地區提供細節性的指示，因此仍須仰賴各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷，以評估智慧電表部署的可行性。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
歐盟根據資料治理法及實施規則，透過通用標章管理資料中介服務提供者及資料利他主義組織歐洲執委會（European Commission）根據2022年6月23日生效的資料治理法（Data Governance Act, DGA）第11條及第17條，於2023年8月9日公布資料治理法及實施規則（Commission Implementing Regulation (EU) 2023/1622 of 9 August 2023），該規則明定可用於識別「受認證的歐盟資料中介服務提供者（data intermediation services providers）及資料利他主義組織（data altruism organisations）」的通用標章（Common logos）之細節，且該通用標章已申請商標註冊，以保護其免於遭受不當利用。 經歐盟認證的「資料中介服務提供者」向服務利用者提供服務時，應確保服務利用者（個人及公司）可以有效的控制自己的資料，包含共享資料的對象及時間、可在不同裝置間共享資料等。經歐盟認證的「資料利他主義組織」則應以全歐盟通用之統一格式的歐洲利他主義同意書（data altruism consent form）在各成員國之間蒐集資料，並應確保資料主體（data subject）可以隨時撤回其同意。 識別受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」是實施資料治理法的一環。受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」選擇使用通用標章時，不僅須將通用標章清楚標示在所有線上的出版品上，亦須將通用標章清楚標示在所有線下的出版品。經歐盟認證的「資料利他主義組織」在標示通用標章時須附上可連結到「歐盟認證的『資料利他主義組織』之公開登記資料庫（public register of data-altruism organisations）」的QR code，歐盟將於2023年9月24日開始提供該公開登記資料庫。在歐盟層面，這些通用標章的利用可以易於識別被認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」與其他未經認證的服務提供者，有助於提高整體資料市場的透明度。 由於數位資料具有易於竄改、複製等特性，因此需要透過「可信任工具」來證明其來源正確、內容真實等，歐盟即以「通用標章」來識別「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」。我國法務部、司法院、高等檢察署、法務部調查局和內政部警政署等機關共同推動司法聯盟鏈，並於2022年推出「b-JADE證明標章」，透過認證機制確保鏈下之數位資料於上鏈前具有可信任性。通過驗證並取得「b-JADE證明標章」的機關、機構或團體等組織，對外可證明其具備資料治理暨管理能力及保護數位資料之能力，且可取得申請加入「司法聯盟鏈」之機會。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）