近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。
2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。
卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下:
雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
日本政府為實現2050淨零碳排目標,內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》(譯:有關建築物能源使用效率提升的法律,下稱本法)修正案,加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容,主要包含: 擴大本法適用對象 因本法現僅規範大型規模建物(面積2,000平方公尺以上)及中型規模建物(面積300平方公尺以上,未滿2,000平方公尺);故修正案定2025年起,將所有新建的小型規模建築(面積未滿300平方公尺)及住宅均納入本法規定,不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質,並應使用高能效的空調及照明設備,以符節能標準。 擴大領先者計畫(Top Runner program) 以淨零耗能住宅(Zero Energy House, ZEH)及零耗能建築(Zero Energy Building, ZEB)為目標,最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 實施節能裝修融資政策 國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制,將由住宅局編列預算,透過日本住宅金融支援機構(Japan Housing Finance Agency, JHF)辦理節能裝修低利息融資。
歐盟執委會規劃制訂新世代智慧電網規範,及研擬共通性評估要項工具歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素(Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter)」調查報告,對於各會員國發出問券,調查對於建設智慧讀表(智慧電網SmartGrid系統首要基礎)之經濟評估要項,藉此瞭解各國於推動建立,所考量之優先因素及差異性,並藉此彙整出「成本效益評估項目(Cost Benefit Assessments , CBAs)」,建立歐盟層級之共通性功能要項,以利後續其他會員國援用導入之政策工具。 以及,歐盟執委會所屬聯合研究中心(Joint Research Centre , JRC),於去(2011)年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢(Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU)」研究報告,指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫,總經費達5.5兆歐元以上,並設立展示(Showcases)網站,供外界瞭解推動進度;此研究報告並指出,要健全智慧電網發展,除了大規模投入經費資源建設外,更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視;該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範,因為於現有管制規範下,常導向各國推動實務,多僅強調可降低系統運作支出成本,而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展,於現有監管模式(Current Regulatory Models)下,縱使眾多投資於智慧電網,亦無法出現突破性發展。該報告並倡議,新世代管理規範,至少應建立服務平台運作原則及遵守規範,並導引效益之公平分享。 此外,歐盟執委會於去(2011)年4月間,關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題,亦曾發布「智慧電網創新發展(Smart Grids: From Innovation to Deployment)」政策文件,其中明列發展智慧電網,首要應重視資料隱私及安全性議題(Addressing data privacy and security issues),亦必須建立共通性標準(Developing common European Smart Grids standards),及提供優惠政策措施,並且應確保消費者資料接取(Access)權利,保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。
美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission)於2011年7月15日公布第二份報告與命令(Second Report and Order),針對低功率電視(low power television, 簡稱LPTV)數位轉換時程進行規範,並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。 美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送,但此規定僅適用於全功率電視台,並未及於低功率電視。所謂的低功率電視,為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型;這些社區有可能地處鄉野,但也有可能為大都會區內的個別社區。 FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃(displacement applications),並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。