Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車,「地理空間資料」(Geospatial Data)的運用已經滲透現代人的生活。然而,究竟什麼是「地理空間資料」?所謂「地理空間資料」,依美國的《2018年地理空間資料法》 (Geospatial Data Act of 2018)的定義:「與地球上緊扣相關的位置資訊,包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組(Vector Dataset)中,大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測(Remote Sensing)、製圖(Mapping)和量測(Surveying)科技取得。」
地理空間資料涉及地理學、地圖學(Cartography)、地理資訊系統學(Geographical Information Science, GIScience)及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能,成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸,更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面,順利達成多元且重要的任務,例如:疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出:「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務,如:提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business,更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本因應各先進國家近年於開放科學概念下,政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢,內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書,並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題,擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下,內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組(研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ)」,持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題,在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》(研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略)報告書,形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動,區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前,正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統(NII Research Data Cloud, RDC),針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度,建構詮釋資料(metadata)之集中檢索體系,並建立與歐洲開放科學雲(EOSC)之連結;中長期目標則規劃至2025年前,持續調適運用RDC,正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度,確立共享與非公開型研究資料之管理框架,蒐整管理資料運用現況之相關資訊,並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。
歐盟針對體外診療器材提出新管制架構,預期將於2015年正式實施歐盟對於體外診療器材(In Vitro Diagnostic Medical Devices,以下簡稱IVDs)之管制,最早起始於1998年的體外診療器材指令(Directive 98/79/EC on In Vitro Diagnostic Medical Devices,以下簡稱「1998年IVDD指令」),該指令依IVDs是否具有侵入性、接觸病人的時間長短及是否需要能源加以驅動等條件,進一步區分為四種風險等級:第1級(Class I)-低風險性、第2a級(Class IIa)-低至中風險性、第2b級(Class IIb)-中至高風險性、第3級(Class III)-高風險性。Class I因風險性最低,故1998年IVDD指令僅要求廠商建立品管系統、保留產品技術檔案、並自為符合性聲明後,即得於市場上流通;Class IIa與Class IIb則由於風險略高,所建立之品管系統需經過「符合性評鑑」;而Class III的風險最高,故其品管系統除須符合前述要求外,更應由經歐盟認證的代檢機構(Notified Body)進行審查,通過前述評鑑及審查後,始可於歐洲市場流通使用。 然而,隨著科學及技術的進步,市場上不斷出現創新性的產品,使得1998年IVDD指令已逐漸無法滿足管理需求,輔以各會員國對於指令的解釋和實施各有不同,致使歐盟內部在病患及公共健康的保護上有程度不一的落差,為歐盟單一市場的運作埋下隱憂。因此,歐盟執委會(European Commission)於2012年9月26日提出新的管制架構(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on in vitro diagnostic devices),其主要變革包括: 1. 擴大IVDs的定義:將IVDs的範圍擴及用以獲取醫療狀況或疾病罹患傾向資訊(如基因檢測)的器材及醫療軟體(medical software)等。 2. 新的分類標準及評估程序:將診療器材重新分為A、B、C、D四類,A類為風險最低,D類為風險最高。A類維持原先1998年IVDD指令中的廠商自我管控機制,但當A類器材欲進行臨床測試(near-patient testing)、具備評量功能或用於殺菌者,須先由代檢機構就其設計、評量功能及殺菌過程進行驗證。B類器材因風險略高,故須通過代檢機構之品管系統審查;C類產品除品管系統審查外,需再提交產品樣本的技術文件;而D類由於風險最高,除前述品管系統審查外,需經過核准使能進入市場。至於A、B、C、D類產品進入市場後,代檢機構會定期進行上市後(the post-market phase)監控。 3. 導入認證人員(qualified person,簡稱GP):診療器材製造商應於組織內導入GP人員,負責確保製造商組織內部的一切法令遵循事宜。 4. 落實提升透明度(transparency)之相關措施:為確保醫療器材的安全性和效能,要求:(1) 歐盟市場內之經濟經營商(economic operator)應能夠辨認IVDs的供應者及被供應者;(2) 製造商應將單一裝置辨識碼(Unique Device Identification)導入產品中,以利日後之追蹤;(3) 歐盟單一市場中的所有製造商及進口商,應將其企業及產品資訊於歐洲資料庫(European database)中進行註冊;(4) 製造商有義務向大眾公開高風險性裝置的安全性與效能等相關說明資訊。 歐盟執委會已提交新管制架構予歐洲議會,若順利通過將可望於2015年起正式實施,未來將對歐洲IVDs產業有何影響,值得持續觀察之。
美國聯邦通訊委員會與國家科學基金會以及國家電信暨資訊管理局簽署合作協議,以展現對頻譜革新倡儀的支持美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2021年2月1日與美國國家科學基金會(National Science Foundation, NSF)以及美國國家電信暨資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)共同簽署合作協議,展現對NSF於2020年所發起的頻譜革新倡儀(NSF Spectrum Innovation Initiative)的支持,其目的在於美國面臨對頻譜使用的需求量增加之際,能在頻譜的研究與發展尋求創新的進步。 頻譜革新倡儀將致力於頻譜的研究與創新,具體行動如下: 建置國家無線電動態區域(National Radio Dynamic Zones, NRDZ):藉由建立新的前導測試的測試範圍,使研究人員得對頻譜的使用者進行動態頻譜(dynamic spectrum)的研究和開發; 國家頻譜創新和勞動力發展計畫:建立頻譜相關研究人員聯繫管道,並增加頻譜相關勞動力,以支持未來頻譜之相關產業發展; 頻譜研究活動:藉此發展出更多涉及頻譜的應用,特別是跨領域性質的研究活動; 教育和勞動力發展計畫:透過教育和培訓計畫培養兼具專業且多元性的頻譜相關勞動力。 此份合作協議,目的在確保FCC和NTIA的專業人員可以提供其關於頻譜的專業知識,以幫助確保頻譜革新倡議在頻譜的研究、基礎設施和勞動力方面的投資與開發,能符合美國聯邦政府對頻譜的監管、政策目標、原則和策略。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。