美國國防部於2020年6月17日發布「國防太空戰略」(Defense Space Strategy),作為確保美國維持其太空戰略優勢的發展藍圖。國防部長Mark T. Esper指出,一個安全、穩定且開放的太空領域是美國用以支持其國家安全、繁榮科學發展的基礎,然而在各國太空技術競逐之下,太空已儼然成為新的作戰領域(warfighting domain),對此美國應針對政策、策略、任務、投資、能力與專業等面向實施全面性的改革,「國防太空戰略」擘劃出美國如何在接下來的10年內達成其確保美國太空戰略優勢的目標。
「國防太空戰略」提出三大目標:首先,國防部將支持並捍衛美國在太空中的軍事行動自由(freedom of operations),並遏止任何具有敵對意圖的使用以維持美國的太空優勢;其次,美國太空軍(U.S. Space Force)將運用其先進的國防太空技術優勢以協助美國及其盟友的太空軍事行動,並支持民間與商用太空技術產業發展;最後,美國將與盟友共同維持太空領域的穩定,防止任何侵略性的太空活動、建構國際公認的太空行為準則,並支持美國在太空交通與長期外太空活動的領導地位。
為了達成上述三大目標,「國防太空戰略」提出四個優先行動方向,分別為:(1)藉由太空軍的組織改造整合資源,以應對敵對勢力的太空軍事行動並建立全面性的太空軍事優勢。(2)提升作戰層次,整合太空軍事力量包含任務、情報、技能與人員於國家與國際聯合軍事行動當中。(3)提升國際對於太空潛在威脅的重視,推動國際太空行為準則以打造太空戰略環境。(4)透過情報共享、研發與採購(research, development, and acquisition, RD&A)與盟友、合作夥伴、產業及其他政府部門合作,提出對於國家太空政策與國際太空行為準則的建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案,現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開,且以得再利用的方式提供。該草案若通過,將建立使用聯邦基金(Federal funds)做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準;擴展USAspending.gov網站含括上述資料,並要求聯邦政府以電子格式,自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料,使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準,但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋,且獨立於平台使用之電腦可判讀格式,以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」(Data Transparency Coalition)執行長Hudson Hollister表示,DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時,將前所未有的激發責任與支出情況間的關係;同時,也將聯邦支出資料(federal spending information)轉化為開放政府支出資料(open spending data),成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而,由於DATA法草案所涉及的機關眾多,主要包括商務部(DOC)、財政部(DOT)、總務管理局(GSA),與預算管理辦公室(OMB),該法案通過後是否能落實,絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
論智慧科技裝置之法律問題—美國資訊隱私法制變革與發展 美國最高法院認定美國環保署須負責管制溫室氣體排放今(2007)年4月2日,美國最高法院以5票對4票之決議,認定美國環保署(the Environmental Protection Agency)必須負責管制美國境內二氧化碳等溫室氣體之排放。過往,美國環保署主張其並無權限去管制溫室氣體排放,因為溫室氣體並不是美國潔淨空氣法(the Clear Air Act)所定義的空氣污染源(air pollutant)。然而,法院指出,在潔淨空氣法中要求美國環保署必須管制可能危害公眾健康或福祉的任何空氣污染源,而溫室氣體符合該法對於空氣污染源之定義,所以除非美國環保署可以斷定溫室氣體並未導致氣候變遷,或者可以提供合理解釋說明為何其無法判斷是否溫室氣體導致氣候變遷,否則美國環保署須依法對溫室氣體採取進一步行動。 判決同時指出,美國環保署不能以氣候變遷之不確定性為理由來迴避其職責,如果該不確定性足以防止美國環保署對於溫室氣體與氣候變遷兩者關聯做出合理判斷,則美國環保署必須說明清楚。 然而,持不同意見的法官則指出,法院應將全球暖化問題留給國會與總統來處理;且州政府(訴訟是由Massachusetts州為首的12個州政府對美國環保署提出)並無立場對美國環保署提出告訴。
經濟合作與發展組織發布《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》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。