日本內閣為實現「Super City」的構想,於2020年2月4日通過《國家戰略特別區域法》部分條文修正案並提交國會審議,擬透過自駕車、無人機物流、遠距醫療等結合社區總體營造,以因應高齡化社會和解決人力不足等課題為目標。
「Super City」係指充分活用第四次工業革命中,人工智慧及大數據等各項最先進技術,領先實現未來生活方式的「完全的未來都市」。不僅在複數領域的智慧化措施中導入管制革新,同時也於生活中實踐,旨在解決社會中的各項課題。「Super City」可說是較早推動的「Smart City」進化版。Smart City具體推動範圍侷限於能源、交通等個別領域的尖端技術實證,而Super City則是以未來都市的整體創建為目標。即Super City的推動至少會同時涵蓋5個領域以上的生活中各項智慧科技,如物流、支付、行政、醫護、教育、環境、防災等;不僅有技術上的實證,更看重先行於未來社會的生活中實現;最重要的是會從居民的角度,而非從技術開發端、供給端,來追求理想的未來社會。
不過現行法規對於Super City的實現是有所侷限的,目前日本雖可依《國家戰略特別區域法》,由國家指定特定地區並實施管制鬆綁、制度改革等特例措施,但在推動管制革新以執行各種近未來技術之實證方面,尚需個別與相關主管機關協商,因此經常耗費數月至數年的時間成本。本次修法將強化各相關主管機關的合作,將制定基本方針明定具體的合作程序,而城市間的合作強化則將會整備開放API(Open Application Programming. Interface)規則及法規;另外Super City的實現需要蒐集、整理各領域之資料,因此擬將「資料協作基盤整備事業」列為法定計畫,且事業實施主體可要求國家及地方政府提供其所擁有的資料;由於Super City的推動將會同時涵蓋多個不同領域,為使各領域的管制革新具整體性且能同時實現,修正案中也規範Super City事業計畫的認定程序。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」,同時引入(EU)2018/1724修正案(REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724),針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。 資料治理規則也通稱為資料治理法(Data Governance Act, DGA)。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境,達成資料的可利用性,以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。 DGA中,特別引人注意的是第四章「資料利他主義」(Data altruism)的提出。依據資料治理規則第二條,所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下,同意他人得處理或利用其所持有的個人資料;或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料(non-personal data)。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標,例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策,或是科學研究等。 為利於資料利他主義的落實,歐盟希望有明確的的制度設計,藉以促成更多資料主體或資料持有人,在有足夠信任的基礎下,願意將資料無償提供並進行公益目的之利用,進而實現改善生活的目標。 因此,DGA中提出以下作法: 制訂「歐洲資料利他主義同意書」(European data altruism consent form):該法授權歐盟執委會應在諮詢過歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board)以及考慮過DGA新設之歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)的意見後,制定統一的「歐洲資料利他主義同意書表格」。以此增加資料主體對於資料授權的信任,提高資料主體同意將資料釋出與流通再利用之意願,並為授權或撤銷同意建立法遵明確性。 資料利他主義組織(data altruism organisations)管理機制: (1) 資料利他主義組織採自願註冊制度,而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後,並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後,於其所屬會員國中註冊以成為公認(recognised)的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的,是希望先以管制密度較低的方式,鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。 (2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌:透過相關的認可機制並授予識別標誌,藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度,讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。 (3) 透明度要求:為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度,歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理,例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外,也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。 整體而言,歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則,透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範,降低溝通成本以及建立信任基礎,以增加資料釋出的可能性,進而提升資料被利用的程度,最終達成改善人類福祉的目標。
大陸專利申請數量超越美日 成世界第一根據世界智慧財產組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)2012年12月發布的報告,中國大陸的專利申請數量於2011年首度超越美國,成為全球最大的專利申請國。這個頭銜在過去的一百年間,只有德國、日本和美國擁有過。 中國國家知識產權局是目前全球最大的專利(商標)局,其所受理的專利、實用新型專利、設計專利以及商標申請數量繼2010年超越日本後,於2011年更進一步達到52.6萬件,超越美國的50.4萬件成為全球第一。事實上,中國大陸商標的申請數量自2001年起就已是全球首位,而設計專利更早在1999年就達到此紀錄。WIPO的理事長Francis Gurry表示,雖然僅比較各國專利申請數量的多寡並不代表一切,然而這個數據仍某種程度的顯示了創新板塊移轉的趨勢。 WIPO報告指出,2009年至2011年,全世界的專利申請數量增加了29.4萬件,其中中國知識產權局占全球成長的比重達72%;且2011年全球的專利申請總數達到214萬件,首度突破二百萬大關,相較於2010年成長了7.8%,是連續第二年成長率高於7%。這些數據顯示出儘管近年經濟低迷,全世界在智慧財產權的申請數量上仍呈現高度穩定的成長。 該報告亦指出,2011年中國大陸根據「專利合作條約」(Patent Cooperation Treaty, PCT)所提出的國際專利申請總數排名第四,僅次於美國、日本以及德國,計有1萬6000餘件,較2010年成長33.4%,是全球增長最快的國家。其中,中國的中興通訊(ZTE Corporation)以2826件專利申請,超過日本松下榮登全球公司專利申請量榜首;華為(Huawei Technologies Co., LTD)則以1831件排名第三。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿,欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日,中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》(徵求意見稿),公開徵求意見。提出九大部分,包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中,「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用,包含: 1. 綠色低碳產品標準:規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用,以及生命週期評估(LCA)等標準。 2. 綠色低碳平台標準:建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能,以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準:針對算力服務過程中的環保表現進行評價,包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準:定義算力中心的各項能效核心指標,如電效、水效、碳效及空間效率。此外,也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準:規範算力資源與電力資源的協同調度,重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求,以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿,到2027年,中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域,制定或修改50項以上標準。
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。