人工智慧採購指南草案
人工智慧作為一前瞻性技術，運用於公部門，可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間，整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速，現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此，英國人工智慧辦公室（Office for Artificial Intelligence）與產官學研各界進行研商後，於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案（Draft Guidelines for AI procurement），作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商，讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。
該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向，包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。
指南內容簡述如下：
- 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題，而非只是說明解決方案；
- 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益，在招標階段敘明以公共利益為核心，並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準；
- 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則；
- 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
去（2005）年11月，全球幹細胞研究先驅－韓國首爾大學黃禹錫（Hwang Woo-suk）教授承認其研究有國際醫學倫理瑕疵，引發軒然大波。其後，相關的醜聞頻傳，黃教授更被控研究造假，使得原本以前瞻之胚胎幹細胞研究技術（即體細胞核轉置技術”somatic cell nuclear transfer”）獨步全球的韓國科學界，研究信譽遭受嚴重打擊。 偵辦「黃禹錫科研論文造假醜聞案」的南韓檢察當局，經連日傳訊相關人員後，正考慮對黃禹錫等四人採取司法懲處。 對於被查出不法獲得並使用科研用卵子的黃禹錫，檢方考慮依據違反「生命倫理及安全之法律」等條文予以懲處。 據指出，檢方在調查中，掌握了2004年及2005年刊登在「科學」雜誌上的科研論文，黃禹錫等人捏造體細胞複製幹細胞，和為病患複製培育胚胎幹細胞的科研數據，矇騙了整個科學界。調查顯示，黃禹錫去年十一月檢驗幹細胞的遺傳基因(DNA)指紋之前，似乎真的不曉得根本就不存在為病患量身打造複製培育胚胎幹細胞的事實。但檢方卻證實黃禹錫確實指示屬下研究員，將部分照片等科研數據和資料，自我膨脹等造假的事實。 由於生醫研究給許多病患帶來新的治療希望，因此其通常會以實際行動（即自願捐贈研究用檢體、協助經費募集等）表達支持。惟研究瑕疵或造假則會讓病患及一般民眾認為遭受欺騙，進而影響其未來捐贈檢體或以受試者身份參與生醫研究之意願。可見生醫倫理並不僅是道德呼籲，也是生醫研究能否順利進行、生醫研究能否生根發芽的重要基石。 黃禹錫案之相關報導可參見 The Economists, December 3 rd 2005, p. 71; The Economist, December 24 th 2005, p. 109-110
標準必要專利法制發展及對應策略 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
美國發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈之法規制定預告.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} 美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於2025年1月2日發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈（Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Unmanned Aircraft Systems）之法規制定預告（advance notice of proposed rulemaking, ANPRM），其目的在於透過維護供應鏈安全，避免中俄等外國敵對勢力，藉由參與無人機系統（Unmanned Aircraft Systems, UAS）資通訊技術與服務（Information and Communications Technology and Services, ICTS）遠端存取和操縱UAS，提高美國敏感資訊暴露風險。本次ANPRM是BIS依據2019年5月15日川普總統簽署之確保ICTS供應鏈安全的第13873號行政命令所發布。 為確保UAS安全，BIS針對下列事項尋求公眾意見，包括但不限於： 1. 無人機系統及其零組件的定義： 針對BIS初步認定之下列UAS平台必要組成部分，評估其定義和標準功能：（1）機載電腦；（2）通訊系統；（3）飛行控制系統；（4）地面控制站或系統；（5）運作軟體；（6）任務規劃軟體；（7）智慧型電池電源系統；（8）本地和外部資料儲存設備和服務；及（9）人工智慧軟體或應用程式； 2. 評估是否有資料外洩和遠端存取控制以外的其他風險； 3. 評估不同外國敵對勢力帶來的風險，例如：是否應考慮與外國敵對勢力有關聯的特定個人或實體等； 4. 評估例外可允許交易的情形；及 5. 評估相關經濟性影響，例如：對美國企業或公眾資料隱私和保護、反競爭效應（Anticompetitive Effects）等，及其應有的相應措施。 BIS開放公眾得針對該ANPRM於2025年3月4日前提出意見，俾利後續發布法規。