歐盟執委會發起ERA vs CORONA行動計畫，加速研發創新合作對抗COVID-19
歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫，透過歐洲研究區（European Research Area, ERA）全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊，並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金，用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識，確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動：
- 協調各國研究與創新（Research and innovation, R&I）資金投入，專注研發新型冠狀病毒的疫苗與治療方法，加強創新合作模式以對抗疫情。
- 支持新型冠狀病毒患者的臨床管理，與歐盟大規模臨床實驗計畫。
- 將資金投入創新領域回應社會需求，關注疫情對社會經濟、醫療及資通訊技術應用、衛生系統及製造業的影響。
- 藉由Horizon 2020 增加對新創公司的研發財務支持；拓展歐洲創新委員會ePitching計畫（EIC ePitching），鼓勵公私夥伴共同尋求解決方案。
- 創造資金來源促進R&I行動，引導新創及中小企業申請國家及地方資金、私人基金會、投資歐洲計畫（Invest EU）等。
- 建立ERA Corona平台，提供研發資金相關的一站式服務，包括歐盟各國補助新型冠狀病毒R&I計畫的完整資訊。
- 設立新型冠狀病毒特設高階R&I工作小組，規劃歐盟中長期防疫措施。
- 加強研究基礎設施布建及跨國資料庫利用。
- 創建歐洲COVID-19研究資料共享平台 ，連接歐洲開放科學雲，允許快速共享研究資料及成果以加速研發、公平分享資訊。
- 舉辦泛歐黑客松（EU vs Virus）推動歐洲創新與社會交流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
英國上議院人工智慧專責委員會提出AI應用影響報告並提出未來政策建議英國上議院人工智慧專責委員會（Select Committee on Artificial Intelligence）2018年4月18日公開「AI在英國：準備、意願與可能性？（AI in the UK: ready, willing and able?）」報告，針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗，應注重大量資訊蒐集之方式；無論是企業或學術界，皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制，其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性；為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見，政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法，並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者，為促進AI應用之意識與了解，委員會建議產業應建立機制，知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊，建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫，並於早期教育中即加入AI教育；並促進公部門AI之發展與布建，特別於健康照顧應用層面。另外，針對AI失靈可能性，應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害，並應提供資金進行更進一步之研究，特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則，為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
歐盟通過新電視指令歐盟27個會員國於5月24日在布魯塞爾通過新的電視指令（neue Fernsehrichtlinie），內容涉及「在線或離線電視服務（Fernsehen on- und offline）」、「廣告規範」及「來源國原則（Herkunftslandsprinzip：指跨國服務或商品依據來源國之標準處理。）」。新的電視指令乃源自於有18年歷史之電視指令，並重新命名為「影音媒體服務指令（Richtlinie über Audiovisuelle Mediendienste）」，指令內容包括線上直播節目、近似隨選視訊（Near-Video-on-Demand）、非線性傳輸節目（nicht-linear verbreitetes Programm）。 約一年半前歐盟就電視指令之規範，如何種經由網路傳輸之內容適用電視指令、廣告規範及來源國原則等議題加以討論；不具商業性之私人網站內容，如旅遊紀錄片，則不在本指令適用範圍。歐洲媒體法研究機構負責人Alexander Scheuer指出，類似YouTube網站，因其本身提供服務方式不涉及編輯性責任（redaktionelle Verantowrtung），故亦不在本指令適用範圍內；惟如YouTube將電視頻道引進其網站，則可能有適用本指令之餘地。Scheuer另外指出如何界定非商業性之難題，例如在個人儲存短片的網頁上打廣告，是否具商業性，值得討論。 指令中最具爭議的部份，除新聞時事及兒童節目仍嚴格禁止置入性行銷（Product Placement）外，新電視指令有條件放寬業者經營置入性行銷，前提是節目播出前須向觀眾為置入性行銷之揭露，此項放寬將使正常節目進行因廣告而中斷。另外關於禁止速食廣告於兒童節目中播出之建議則未被採納。 值得關注尚有適用來源國原則下對特定網站所發的禁制令問題，原則上對節目提供者只適用其來源國之法律，但指令第2a條明訂若有緊急情況（如內容違反青少年保護規定），可以對該特定網站發出制禁令，以防止規避會員國較嚴格之相關規定；而是否有緊急情況須提交委員會裁決。 新電視指令通過後引起多方關注，未來適用上仍存有挑戰空間。
英國衛生部提出健康照護科技行為準則，以增進資訊安全以及新技術操作品質英國近來透過電子醫療紀錄的應用，以智慧演算法（intelligent algorithms）開發結合數位技術的創新醫療科技，這些成果多是以國民健保署（National Health Service, NHS）的資料做為基礎，因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日，英國衛生部（Department of Health and Social Care）在NHS健康與護理創新博覽會（NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018）中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」（Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology）。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時，將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境，內容包含十項原則，分別為：界定使用者、界定價值（value proposition）、對使用的資料保持合理（fair）、透明（transparent）以及當責（accountable）的立場、符合一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）的資料最小化原則（data minimisation principle）、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議，以增進此指引在產業運作上的適用性，並預期於2018年12月公布更新的版本。