英國數位文化媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS)2020年9月1日發布「數位身分:政府諮詢回應」(Digital Identity: Call for Evidence Response)文件,以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果,英國政府計畫調修現行法規,使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用,並發展有關數位身分之消費者保護立法;立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害,以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會(Digital Identity Strategy Board)並提出六項原則,以加強英國之數位身分布建與政策:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
美參議員盧比歐推動禁止與中國交易敏感科技之法案美國共和黨參議員盧比歐(Marco Rubio),亦為「美國國會及行政當局中國委員會」(Congressional-Executive Commission on China,簡稱CECC)之主席,於2018年5月宣布一項針對中國的立法——「美中公平貿易執行法」(Fair Trade with China Enforcement Act)。該法案以保護國家安全為目的,成為禁止美中兩國交易「敏感科技」之法源,同時,更提高課徵跨國公司來自中國的所得稅,藉以箝制中國竊取美國智慧財產。 而為因應中國國務院所提「中國製造2025」戰略計畫,其重點發展科技——機器人、航太、潔淨能源車(robotics, aerospace and clean-energy cars),該法案亦對中資持有美國研發製造上揭科技之公司的持股權予以限制。除此之外,該法更將禁止美國政府及其包商購買中國華為(Huawei)、中興通訊(ZTE)兩間公司的任何電信通訊設備或服務;美國國會和美國總統川普均指稱兩間公司會透過產品暗中監看美國,而施壓美國私人企業亦勿販售兩公司產品。 也許正如盧比歐參議員對外發表「美中公平貿易執行法」時所言,當今如何回應中國日益劇增對國家安全、竊取敏感科技之威脅,實為地緣政治(geopolitical)待解關鍵。
美國FDA將基因檢測以醫療器材列管美國FDA在七月間針對多家提供大眾基因檢測服務(direct-to-consumer genetic tests, DTI genetic tests)的公司發出通知函,表示將對該產業進行規管。FDA在各通知函中明白表示,其認為收信公司所提供的基因檢測服務,符合其主管之醫療器材管理法規對於體外診斷器材(in vitro diagnostics)之定義。根據美國聯邦法律,人類用醫療器材採用分級管理的概念,在上市前必須依其風險等級進行上市前通報或申請核准,以確保其分析與臨床之有效性。FDA認為,由於這些公司的基因檢測並未依法提出上市前通報或申請核准,涉有違法之嫌。 FDA採取此項措施,明顯是為了保護消費者,避免其受到未經臨床檢驗的檢測結果之誤導。然事實上國際間對於是否透過法令、以及如何規範大眾基因檢測服務,並無一致性看法。迄今,大眾基因檢測服務在許多國家都是在法令混沌未明的狀態下銷售,也引發了許多問題。對於FDA此一政策態度,有認為以法令方式規範此種服務,將會扼殺這個還在萌芽發展終的產業;也有認為,這算是對消費者遲來的保護。 大眾基因檢測服務的管理,顯示既有法令面對新興科技發展之管理窘迫性,也代表各國政府在保護消費大眾與促進新興產業發展之間,著實不易從中找到利益權衡之點,其科技管理面臨前所未有的新挑戰。
美國司法部對標準制訂組織所採取之新政策出競爭法上之意見美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於今(2006)年8月做出一項重要處分,認定Rambus Inc對其他標準制訂組織成員隱瞞其研發之多項電腦技術的專利,並打算在標準制訂組織採用特定標準後實施其專利的行為,乃以不法方式獨占市場之行為,違反反托拉斯法。 在FTC作成Rambus 的決定後,標準制訂組織也開始嘗試一些防止Rambus案情形發生的事前因應之道,例如已推動電腦系統互連標準的電腦協會VITA,就採行了一項新的標準制訂政策,該協會要求其參與成員必須承諾,階段性釋出其專利及專利申請的資訊,包括其所設定的最高權利金費率與可能採取的最嚴格的限制性授權條件;另其標準制訂政策也禁止成員間就此等專利的權利金費率或授權條件私下協商。由於有認為這種作法可能會被認為是破壞市場競爭秩序的杯葛行為,故VITA乃向美國司法部反托拉斯局徵詢其意見。 2006年10月30日,美國司法部反托拉斯局(Antitrust Division of the Department of Justice)提出一份商業檢視信函(business review letter, BRL),正式對此問題提出看法。司法部反托拉斯局在BRL中指出,基於以下幾點考量,VITA的標準制訂政策尚無限制競爭的疑慮:(1)共同制訂標準可能可帶來諸多有助於競爭的優點;(2)協會此項政策可使成員在推動制訂標準時,有更為充分的資訊作成決定;(3)專利授權條款的事前揭露可避免標準制訂可能因為事後過高的授權金,導致其導入或取代既有技術之時程被拖延。