澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會發布輔助與自動車輛駕駛之教育與訓練研究報告
澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會（Austroads）於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告（Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles）」，該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為，為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的；並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色，以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛，為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛；目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用，但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。
報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變，但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色，包含：
- 鼓勵經銷商、製造商與相關利益團體進行有關如何安全運用相關系統，同時避免過度依賴之教育與訓練。
- 支持將自駕車技術相關之特定重要資訊整合進所有層級之教育與訓練中，但不使用強制性之評估程序進行能力評估。
- 應關注如何於澳洲設計規範（Australian Design Rules, ADRs）或澳洲新車評估計畫（Australasian New Car Assessment Program, ANCAP）中規範特定車輛之安全公眾教育、整合重要資訊於既有的知識與技術訓練，以及建立強制之學習計畫。
未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議，以使教育訓練系統更加完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
奈米材質之特性雖有助於開發新穎產品，但對於環境與人體健康是否會造成危害，迄今仍未有定見；為避免奈米科技毫無節制地發展，2008年9月以降，美國環保署(Environmental Protection Agency，EPA)以毒性物質管制法(Toxic Substances Control Act，TSCA)管理奈米材料，並在10月底考慮將奈米碳管納入前述法規中；11月初，更進一步依據毒性物質管制法5(a)(2)發布「顯著新種使用規則(Significant New Use Rule，SNUR)」，將以矽氧烷(siloxane)所改造之奈米矽微粒(silica nanoparticles)與奈米鋁微粒(alumina nanoparticles)列入管理範圍內。 一般而言，化學物質如未列於由EPA所公佈之「化學物質目錄」者，皆應向環保署提出製造前通知(Premanufacture Notice，PMN)；而顯著新種使用規則以指定特殊新種化學物質的方式，配合適用製造前通知制度，要求業界針對製造、加工、銷售與使用等過程，提出具體因應措施。申言之，關於前述兩項奈米物質，一旦涉及有別於以往的重大創新製造活動，業者即應於正式進行製造前之90天先行通報環保署，再由其評估該業者是否符合相關條件要求，否則得予以禁止或限制之。 根據環保署既有之測試資料，可以確認奈米微粒得由呼吸與皮膚接觸等方式進入人體。以矽氧烷所改造之奈米矽及奈米鋁，泰半係作為添加劑之用；然而，觀察過往製造前通知所登載之內容，該兩項化學物質無論在呼吸或皮膚接觸所造成之暴露程度尚屬輕微；因此，針對該等奈米材料而向環保署所為之通報流程及審查作業，可能會對於業者後續之生產製造活動形成不確定的阻礙。 有鑒於奈米材料可能對人體健康產生未知風險，為保障奈米工作環境中人員的安全，顯著新種使用規則將於2009年1月起正式生效，作為管理特殊化學物質的監督方式。對於製造或使用奈米材料所可能引發之風險，美國環保署正著眼於環境、健康與安全議題，逐漸採取較為謹慎的政策設計方向，以維護大眾利益。
政府科研計畫執行與貪污犯罪 人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。