澳洲2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明
澳洲產業、科學、能源及資源部（Department of Industry, Science, Energy and Resources）於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議，並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席，邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長，以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量，並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。
聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案，用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等，有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施，並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。
聲明指出根據研究，數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時，並提升約27%的營收；若乘上澳洲全國小型企業的總數，等於每週可省下約2200萬小時的工時，並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機，因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量，將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。
聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識，將組成「數位經濟與科技資深官員小組」（Digital Economy and Technology Senior Officials Group），專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施，用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦，包含完成人工智慧及自主系統能力地圖（Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map），來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。
此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁，以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性，期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差，未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議，追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形，並聽取資深官員小組的定期工作報告。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8458&no=67 （最後瀏覽日：2020/06/05）。
2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。
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