美國眾議院於2020年1月8日通過《促進美國5G國際領導力法案(Promoting United States International Leadership in 5G Act)》,指示美國國務卿未來應強化美國5G關鍵基礎設施,並在國際標準組織中爭取5G標準制定的領導地位。該法案象徵美國積極對抗中國大陸在5G網路、網際網路設備及雲端設施的控制,以維護國家安全及5G產業競爭力。目前法案還需由美國參議院通過,並經總統簽署後生效。
法案指出,國際標準制定組織(例如國際電信聯盟,第三代合作夥伴計劃3GPP和5G基礎設施協會、5GPPP公私聯盟協會)採用的標準,對於全球經濟及確保網路技術的全球連接至關重要。5G技術標準能帶來更高的智財權收入及技術出口,對未來全球無線通訊技術及標準制定產生強大影響力。中國大陸政府近來鼓勵民間企業在國際5G標準組織中發揮更大作用,企業積極參與並主導5G國際標準制定,試圖重組全球市場並主導經濟戰略性產業。中國大陸官員在國際標準制定組織中,亦擔任更多主導角色,包括建立夥伴關係、分配全球無線電頻率及衛星軌道,建立資通訊技術的國際技術標準等。中國大陸透過「中國製造2025」及「互聯網+」計畫,企圖在國際標準制定組織中稱霸,為中國大陸企業創造5G技術的不公平競爭優勢。
又為加強美國在5G國際標準制定組織中的領導地位,本法案具體列出美國未來5G技術標準與資通訊安全的三項目標:(1)美國與盟國及合作夥伴,應在第五代及下世代行動通訊系統和基礎設施的國際標準制定組織中,保持參與及主導地位。(2)美國應與盟國及夥伴合作,鼓勵並促進第五代及下世代行動通訊系統及基礎設施,發展安全的供應鏈網路。(3)維持美國與盟國及合作夥伴間電信及網路安全標準,維護美國國家戰略和安全利益。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著新型態支付服務應用不斷推陳出新,利用數位支付型代幣(digital payment token)進行洗錢與犯罪愈加猖獗,新加坡國會(Parliament of Singapore)於2021年1月4日通過「支付服務法修正案」(Payment Services (Amendment) Bill),擴大監管範圍,以降低與數位支付型代幣有關的洗錢、資助恐怖主義(money laundering and terrorism financing, ML/TF)及隱匿非法資產風險。 本次修正重點包含(1)賦予新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)更大權責,可要求支付服務供應商落實相關客戶保護措施,例如要求數位支付型代幣服務供應商所保管之資產與自有資產分開存放,以確保客戶資產不受損失;(2)將虛擬資產服務供應商(virtual assets service providers)納入法規監管,擴大數位支付型代幣服務定義,使其包括代幣轉讓、代幣保管服務與代幣兌換服務;(3)擴大跨境匯兌服務(cross‑border money transfer service)定義,凡是與新加坡支付服務供應商進行資金轉移,不論資金是否流經新加坡,皆受新加坡金融管理局監管;(4)擴大國內匯款服務(domestic money transfer service)範圍,以涵蓋收付雙方均為金融機構之情形。 新加坡金融管理局表示,本次修法目的是為了因應支付服務產業的廣泛應用,降低潛在犯罪風險與維護金融安全,有效保護消費者權益,並維持金融穩定性與維護貨幣政策有效性。
英國公布合成生物學公眾對話報告,以避免早期爭議的產生今(2010)年5月,美國克雷格文特爾研究所宣布,成功完成首個由電腦設計之人造基因組控制,並具有自我繁殖功能的合成細胞,研究人員將其取名為辛西亞(Synthia),並發表於科學雜誌,此舉意味生物科技的發展,已經從生命複製階段步入生命創造階段。此次合成細胞的成功,引發先進國家政府方面的對經濟利益、管理及社會法制影響等方面的重視。美國總統歐巴馬便敦促生物倫理委員會對此發展進行密切觀察,評估此研究將之影響、利益和風險。 英國對於合成生物學發展的規範議題也十分關心,該國2009年開啟有關合成生物學的公眾對話(public dialogue),並於今年6月完成並公布報告。獲得的結論如下: 一、肯定合成生物學所帶來的機會: 英國民眾普遍認為合成生物學的應用將會帶來許多重要的機會,可協助解決當前社會所面臨的重大挑戰,例如氣候變遷、能源安全與重大疾病等。 二、關心合成生物學發展的不確定性: 由於合成生物學的發展充滿著不確定性,故當長期的負面影響尚未可知時,有些民眾反而因發展過於快速而覺得到沒有確定感。 三、期待國際規範形成: 英國民眾認為希望能有國際性的合成生物學規範與管理措施,尤其應針對合成生命物質在未受到管制而釋出於環境之生物安全議題,猶應有國際性的管理規範。 四、衡量科研人員動機: 英國民眾擔心,研究者好奇心的驅使,會使合成生物學發展過於快速,故應衡量其研究所帶來的廣泛影響。 五、強調科研人員之責任 負責資助的研究委員會應有清楚角色,促使科學家在此新興科技領域研究中,培養思考科學家責任之能力。 此次對話結果將會納入英國對合成生物學研究補助的法規政策,成為決定補助方式、項目與範圍的重要參考依據。這樣的作法是考量到,希望使合成生物學在健全的管理與法規下持續發展,預先減低過往生物科技發展導致民眾疑慮而致延滯發展的可能性,也更能將政府科研資助有效地投入有利於國家整體發展的領域中。
歐盟將擬訂關鍵促成技術(Key Enabling Technologies)促進總策略因為生物科技(Biotechnology)、奈米科技(Nanotechnology)、微(奈)米電子與半導體(Micro- and nanoelectronics, including semiconductor)、光電(Photonics)、及先進材料(Advanced materials)等五大科技,能夠被廣泛的應用在各種產業上,並可協助現有科技作出重大的改善,故在2009年9月歐盟委員會(European Commission)所公布的一份溝通文件(Communication)當中,被認定為是可以加強競爭力,並協助經濟永續發展的關鍵促成技術(Key Enabling Technologies, KETs)。 在該份名為「為我們的未來做準備:發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」(Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU)的文件中,歐盟委員會指出,KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果,可以同時提昇其他領域的表現,如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域,故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響,也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。 該文件指出,雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果,對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略,配合歐盟持續的在研發作出更多的投資,將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。 因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性,所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向,包括(1)將研發政策專注於KETs;(2)促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉;(3)促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案;(4)運用各會員國境內之補助政策;(5)結合KETs的應用與氣候變遷政策;(6)創造市場需求並配合公共採購;(7)與國際間高科技政策相比較並加強國際合作;(8)透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件;(9)促進歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)給予高科技產業優惠貸款;以及(10)透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。 歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體,去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖,並將於2010年年底向部長會議(Council of Ministers)報告。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。