英國將於西密德蘭郡大規模推行5G試驗計畫
英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS）於2018年3月公布5G測試平台及試驗計畫（5G Testbeds and Trials Programme）中之都市聯網計畫（Urban Connected Communities Project）政策文件，將於英國大規模推展5G試驗。同年9月4日，數位部部長宣佈其5G試驗團隊正與西密德蘭郡聯合管理局（the West Midlands Combined Authority, WMCA）及相關產業夥伴合作準備正式商業案例，預計將於2019年推行第一個計畫項目。
本項目內容側重於醫療及汽車業，包含：
1. 透過流暢的視訊方式進行遠距醫療諮詢（Outpatient appointment）或緊急醫療情況之諮詢，而該視頻之內容除可回放外，與家人及看護間並可進行共享查看，以提升醫療照護之效率與品質。
2. 「聯網救護車」：醫療輔助人員得於事故現場即時獲得專家建議，例如與顧問或臨床專家進行視訊。並於救護車內即能傳送患者之即時資訊至醫院，使患者抵達醫院時能進行快速且妥適處理。
3. 即時傳輸公共巴士上之閉路電視（CCTV）畫面，以便立即採取行動制止反社會行為（anti-social behaviour）。
計畫將可獲得高達5000萬英鎊之資金，並於柏明罕、考文垂以及伍爾弗漢普頓（Birmingham, Coventry and Wolverhampton）設立試驗中心執行相關計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
歐盟執委會（European Commission, EC）於2020年4月8日發布新聞稿，說明歐盟將制定紓困計劃，投入資金支援全球盟國對抗新冠肺炎。歐盟的行動將側重於解決急迫的衛生問題以及人道主義需求，加強盟國的健康、供水和公共衛生環境，及協助盟國發展對抗流行病的研究和準備能力，減輕疾病對國家經社之影響。 此次計劃立基於「Team Europe」，「Team Europe」是歐盟執委會因應疫情採取全球及跨境協調的紓困方案，強調整併來自歐盟、歐盟成員國及金融機構──特別是歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）和歐洲復興開發銀行（European Bank for Reconstruction and Development, EBRD）──的資金，提供全球盟國立即而精準的援助，目前已投資超過156億歐元的資金。而在此次全球紓困中，歐盟短期面提供盟國資金，長期面則協助解決盟國因疫情引發的社會經濟問題。 本次紓困計畫區分為三大部分，分別為： 5.02億歐元用於應急行動（Emergency response actions）：包括提供資金生產個人防護設備和醫療設備、降低各國出口障礙以確保供應鏈完整（特別是基本醫療用品和藥品的供應鏈）及支援聯合國和世衛的相關應對政策等； 28億歐元用於支援社會研究、衛生系統與供水系統：支援盟國建立反應快速的衛生和社會保護體系、對疫情嚴重國家進行疫苗配送與補貼、專家培訓和流行病學監測（epidemiological surveillance），並且強化非洲、拉丁美洲、加勒比海地區以及亞太地區的區域衛生組織發展。 122.8億歐元針對疫情後經濟和社會影響進行紓困：提供盟國直接預算和優惠資金、由歐洲投資銀行提供盟國公部門貸款（特別是醫療保健設備用品之貸款）以及透過國際貨幣基金組織（International Monetary Fund, IMF）對西巴爾幹地區及鄰國提供金融援助等。
歐盟執委會提出人工智慧創新計畫，促進歐盟人工智慧技術應用與相關企業發展2024年1月24日，歐盟執委會（European Commission）推出了人工智慧創新計畫（AI innovation package），支持新創公司和中小企業開發符合歐盟價值觀的人工智慧。該計畫包含以下重要事項： 1.推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案（An amendment of the EuroHPC Regulation）。 (1)歐洲高效能運算聯盟是歐盟在2018年依法(Council Regulation (EU) 2021/1173)建立之組織。依該法內容，組織主要目標是在歐盟開發、部署具有極高運算能力的運算系統，為公部門和私人提供強大的運算和資料服務，以支持科學和工業的雙重轉型。 (2)本次法規修正案為歐洲高效能運算聯盟添加了新目標，新目標為建立人工智慧工廠，以促進歐盟對人工智慧的採用和創新。目標細節包含令歐盟取得、推廣人工智慧專用的超級電腦，建立一站式服務以支持歐盟各界開發人工智慧服務、產品及應用程式等。 2.在歐盟執委會下設立人工智慧辦公室，制定歐洲層級的人工智慧政策，並監督政策執行。 3.透過跨國論壇推動以下工作： (1)藉歐洲地平線計畫、數位歐洲計畫，向試圖開發、應用人工智慧的組織提供財政支援。預估將在2027年帶來四十億歐元投資額。 (2)過教育擴張人工智慧人才庫。 (3)鼓勵政府及民眾投資人工智慧新創企業。 (4)加速開發歐洲共同資料空間，供人工智慧社群使用。 (5)支持工業生態系統及公共部門應用人工智慧。應用領域包含機器人、健康、生物技術、製造、行動設備等。 4.歐盟執委會與部分成員國組織了兩個歐洲數位基礎設施聯盟如下: (1)語言科技聯盟（ALT-EDIC）: 該聯盟主要工作之一為收集、開發歐洲各國語言模型，供公共部門、企業及未來人工智慧創新計畫使用。聯盟目標為增加歐洲語言資料可用性、維護歐洲語言及文化的多樣性。 (2)城市宇宙聯盟（CitiVERSE EDIC）: 主要目標之一是支援城市利用人工智慧，優化各項管理流程。例如交通管理方面，可利用人工智慧模擬空氣品質變化對城市交通狀況的影響，以利政府提出相應解決方案。 目前人工智慧創新計畫的下一步，是先推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案。嗣後，透過執行該計畫各項內容，執委會將為歐盟人工智慧政策的實施做好準備。執行該計畫的過程中執委會不僅會支援歐盟各國公共部門採用人工智慧，也會積極推動民間開發、應用人工智慧技術，以提升歐盟競爭力和促進歐盟的永續發展。
歐盟頒布新的能源相關產品環保設計指令歐盟能源使用產品環保設計指令（Directive 2005/32/EC establishing a framework for the setting of ecodesign requirements for energy-using products）自2005年施行4年後，從上(11)月20日起，已通過新的能源相關產品環保設計指令（Directive 2009/125/EC establishing a framework for the setting of ecodesign requirements for energy-related products），更新取代舊有指令。本新指令最主要特色，在於將環保設計適用範圍從「能源使用產品」擴大延伸至「能源相關產品」。 繼去（2008）年10月歐盟執委會才公告指示清單，篩選出10種在2009-2011年優先執行環保設計措施之能源使用產品類別後，其包括：空調和換氣系統、電子和燃油的加熱設備、食品備製設備、工業和實驗室鍋爐、機床、網路連結、資料處理和資料儲存設備、冷藏和冷凍設備、聲音和影像設備、變壓器及用水設備等，依歐盟新指令規定，未來不只是使用到能源的產品，其他所有能有助節約能源之產品，以及對末端使用者而言為獨立部分且其環保績效可獨立評估之服務，皆屬新指令之適用範圍。例如，蓮蓬頭與其他衛浴設備、隔離材料與雙層玻璃等。 新指令依規定將於2011年10月21日全面實施，執委會應於3年內公告優先執行之產品種類，而各會員國應於2010年11月20日前訂定國內法規。 歐盟新指令主要影響，將使更多元產品之生產者擔負起製作生態特性說明（ecological profile）之責任，且需於符合指令要求後始得於產品標示CE標示。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。