外太空條約(Outer Space Treaty),為各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則之條約。聯合國大會於1966年12月17日通過該條約,在1967年 10月10日生效,目前絕大多數會員國已簽署並批准。外太空條約為國際提供了外太空的基本法律框架,包括以下原則:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本總務省於2014年10月31日公布了「電信創生計畫(モバイル創生プラン)宣示其對電信產業改革之決心。鑒於智慧型手機已成為日本國民生活中不可或缺的一環,加上以智慧型手機為行動中心,另結合可攜式裝置、機器間通信(Machine to Machine, M2M)及智慧聯網(Internet of Things, IoT)技術之普及,電信產業將會廣泛地影響社會整體之經濟活動,因此總務省喊出了「更自由、更貼近、更快速、更便利」的政策口號。 首先在自由化的部分,總務省於本月宣布了自明年2015年5月開始,日本將全面解除「SIM卡解鎖限制」,未來電信用戶將可以自由地帶機或攜碼,移轉到通信費率更適合自己的電信業者,並同時展開「SIM卡解鎖指南」(SIMロック解除に関するガイドライン)改正案之意見募集。未來,電信業者有義務為提出需求的消費者進行解鎖,此外,若無任何理由予以回絕,將會受「電氣通信事業法」下授權之業務改善命令之約束。然而,對於消費者而言,若有尚未履行完畢之契約,亦應於繳交違約金後,才得以進行解鎖。 第二,為了使消費者能夠安心、安全地使用智慧型手機,日本政府開始積極推動虛擬行動網路(Mobile Virtual Network Operator, MVNO)之服務。所謂的MVNO係指通訊網路與服務分離之概念,業者本身無須擁有通訊網路,但須申請經營執照,並可向其他傳統電信業者(Mobile Network Operator, MNO)租用系統,經營自有品牌之行動通訊業務。因此日本政府為了盡快推行MVNO之服務,已開始與相關業者做系統整備之促進協議。 第三,為了使電信網路之傳輸更快速,除了持續推行3.5G網路外,自2016年將開始進行4G之商業化。最後在便利化之方面,鑒於未來之電信產業將會涵蓋更多樣化的服務,如自動更新導航地圖、提供居家安全服務等,因此日本政府認為,應透過法規制度之改善,給予電信業者於提供服務時,更友善之環境。除了已在近期開始促進,MVNO業者利用MNO業者之資訊管理資料庫協議外。並預計在下期國會提出之「電氣通信事業法」草案進行以下變更:(1)鬆綁對電信業者之規定,例如從促使業者跨界合作之角度,鬆綁不公平競爭之處理;(2)進一步推動電信業者(包括MNO跟MVNO等)費率之調降。 總務省預測,在整體政策同時推動之下,2016年相較2013年底,將增加約兩倍之MVNO契約(從670萬份倍增到1500萬份);而2016年,相關電信產業之規模將比現行之34.3兆日圓增至45兆日圓。
美國規劃推動「供應鏈之星」計畫,國會提出「節能暨產業競爭力法」並審議美國國會於2013年4月提出「節能暨產業競爭力法」(Energy Savings and Industrial Competitiveness Act of 2013)草案,並進行審議。該草案由參議員Shaheen女士及Portman先生共同提出,於二讀後交付予參議院「能源暨自然資源委員會」(the Committee on Energy and Natural Resources)進行討論表決。委員會於2013年5月13日以多數決批准該草案並修正若干條款,全案排入美國國會第113會期等待表決。 本草案屬於包裹式立法,旨在提昇住宅及商用建築並產業等多面向之能源節約,共分成四個章節: 首先對於提昇產業生產競爭力領域(Industrial Efficiency and Competitiveness),加強產業轉型,草案中修正「能源獨立及安全法」(Energy Independence and Security Act of 2007)、「能源政策及管理法」(Energy Policy and Conservation Act,並刪修「2005年能源政策法」及「1992年能源政策法」若干條款。計劃在能源部下,成立「供應鏈之星」(Supply Star Program) 計畫,推動整體產業供應鏈之能源效率,達節能、節水或其他自然資源目的。 其次,在建築(Buildings)領域,草案乃修正「能源管理及生產法」(Energy Conservation and Production Act),更新「模範建築能源規範」(model building energy codes);就住宅建築及商用建築,分別以「2009國際能源管理規範」 (International Energy Conservation Code, IECC)及「ASHRAE標準90.1-2010」作為基準,並將經濟成本效益納入考量。 以及在私用商業建築效率提升融資機制(Private Commercial Building Efficiency Financing)上,能源部將啟動「商業建築能源融資倡議」(Commercial Building Energy Financing Initiative),在州的層級,擴大私部門及商業建築進行能源效率翻新工程之補助範疇。 第四,關於聯邦公部門機關之能源效率(Federal Agency Energy Efficiency),草案乃修正「國家能源管理政策法」(National Energy Conservation Act),討論將在聯邦公部門建築導入資通訊科技(ICT),推動能源效率及節約。 本草案就公部門及私部門能源效率之提升皆有著墨,觀察該草案目前已獲得美國商會等數百位企業團體支持。若本會期能順利通過,勢必對於既有能源法制產生一定之變革,相關趨勢當值留意之。
世界智慧財產權組織發佈2015年全球創新指數排名世界智慧財產權組織於2015年9月17日發佈的2015年全球創新指數報告(The Global Innovation Index)顯示,瑞士、英國、瑞典、荷蘭和美國是世界上最具創新力的前5名國家。 全球創新指數自2007年起每年發布,2015 年全球創新指數是該指數的第8版,由康乃爾大學(Cornell University)、歐洲工商管理學院(INSEAD)和聯合國專門機構世界智慧財產權組織(WIPO)共同發布,現已成為重要的評比基準,為全球國家競爭力與政策發展重要項目。世界智慧財產權組織總幹事Francis Gurry在當天的新聞發佈會上說:「每個國家都必須找到最佳的政策組合,以調整其經濟內部創新與創造的潛力」。從整體觀看,今年前25位排名都是高收入經濟體,與以往相較變動不大。值得注意的是,瑞士已連續5年位居第一,英國則從4年前的第8位躍升至第2位。英國的智慧財產權部長說:「產出優秀的科研成果向來是英國的優良傳統,英國人口比率佔不到世界1%,但發表頂尖的研究成果佔16%,卓越的科研是英國躍升國際創新排名第2位的主要原因。英國政府致力於創新研發、為新創提供足夠的智慧財產權保護、支持新創產業。」其後依次為:瑞典、荷蘭、美國、芬蘭、新加坡、愛爾蘭、盧森堡和丹麥。亞洲國家中只有新加坡進入前10名。 該份報告顯示,在創新質量方面,其中美國和英國保持領先,主要是因為其擁有世界級的大學;接著是日本、德國和瑞士。在創新質量上得分較高的中等收入經濟體則有中國、巴西和印度。 為了支持全球創新討論、指引各項政策、強調良好的作法,需要利用相關指標對創新和相關政策表現進行評估。全球創新指數創造出一種環境,即是使這些相關創新因素得到持續評估,其特色列舉如下: 1. 141個國家的現況介紹,包括根據79項指標所得出之數據、排名與優勢情形。 2. 根據30多個國際公私部門指標所得出的79個數據表,其中55個是可靠數據,19個是綜合指標,5個是問卷調查。 3. 公開透明且可複製的計算方法,其中每個指數排名(全球創新指數、產出和投入分項指數)有90%的置信區間,加上對影響每年排名的因素進行分析。 2015年全球創新指數是以兩個分項指數的平均值計算。創新投入分項指數衡量的是顯現出創新活動的國家經濟因素,這些因素共分為五大類:(1)機構,(2)人力資本與研究,(3)基礎設施,(4)市場成熟度,和(5)商業成熟度。「創新產出分項指數」是由創新成果的實際創新產出為證,分為兩大類:(6)知識與技術產出及(7)創意產出。
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