歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年4月8日發布新聞稿,說明歐盟將制定紓困計劃,投入資金支援全球盟國對抗新冠肺炎。歐盟的行動將側重於解決急迫的衛生問題以及人道主義需求,加強盟國的健康、供水和公共衛生環境,及協助盟國發展對抗流行病的研究和準備能力,減輕疾病對國家經社之影響。
此次計劃立基於「Team Europe」,「Team Europe」是歐盟執委會因應疫情採取全球及跨境協調的紓困方案,強調整併來自歐盟、歐盟成員國及金融機構──特別是歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)和歐洲復興開發銀行(European Bank for Reconstruction and Development, EBRD)──的資金,提供全球盟國立即而精準的援助,目前已投資超過156億歐元的資金。而在此次全球紓困中,歐盟短期面提供盟國資金,長期面則協助解決盟國因疫情引發的社會經濟問題。
本次紓困計畫區分為三大部分,分別為:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟防禦基金(European Defence Fund)係於2016年,由歐盟執委會主席Juncker所宣布成立,旨在促進成員國之技術與設備合作、鼓勵中小企業參與項目,促進突破性創新(breakthrough innovation)解決方案,俾達協調、供給並擴大國防設施投資、捍衛歐盟戰略自主之目的。 歐盟防禦基金之進程目前可分為兩階段。第一階段係於2017-2020年,透過「國防研究籌備行動」與「歐盟防禦工業發展項目」等兩個項目,對歐盟成員國間之防禦合作進行測試。其後,為進一步強化戰略自主與抵禦之能力,歐盟執委會於2018年6月13日決議增加基金2021-2027年之預算至130億歐元,與成員國共同進行防禦科技與設備之研發,是為第二階段。 於130億歐元之預算中,89億歐元將以共同投資之方式,讓歐盟與成員國共同投入發展計畫,包含原型(prototype)之開發(占20%)、認證與測試(占80%)。而為確保、鼓勵研發成果之可用性,共同投資係以成員國承諾採購研發成果為前提。具體而言,此一共同投資計畫具下述特點: 投資項目需有助於歐盟國防安全、符合《共同安全與防禦政策》(Common Security and Defence Policy)之優先項目,並經其成員國與NATO等國際組織同意。 以突破性創新為目標,提撥5%的資金專用於破壞式創新技術和設備之研發,以提升、鞏固歐盟長期之技術領先地位。 合作項目需有三個以上、來自不同成員國之參與者;並以優惠利率為誘因,吸引中小型企業跨境參與。 參與之成員國需承諾採購最終之研發成果。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
智慧財產風險管理與公司治理的匯流 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。