5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年8月24日發布「弱勢道路使用者保護白皮書」(Vulnerable Road User Protection),點出目前道路交通安全對相關道路使用者保護不足,同時揭示未來車聯網(V2X)可提供整體用路人更安全之道路交通環境。
白皮書指出,道路安全是交通政策關鍵,應透過科技技術與政策制定,共同實現道路安全目標。而根據目前統計數據,弱勢道路使用者(Vulnerable Road User,以下簡稱VRU),包含:「行人」、「騎自行車者」、「騎電動車者」、「道路施工者」、「輪椅使用者」及「滑板或是單輪車使用者」,其占交通事故之傷亡比例最高,幾乎超過半數之死亡人數均為VRU,未來更可能因環境或與健康因素,使道路交通使用者數量不斷提升,對VRU之保護將成為未來各國交通之關鍵。
技術層面,則是車輛感測器偵測VRU、路側設備(Roadside Unit, RSU)、行動邊緣計算技術(Mobile Edge Computing, MEC)等,並進一步應用於車聯網下之不同案例情況:(1)高度風險區域:例如車輛進入行人密度極高的地區,透過感測器發出警訊,以即時警惕人車彼此存在,降低視線死角之事故發生率。(2)VRU與車輛透過裝置溝通:如車輛與VRU之間透過手機等設備傳輸相關資料並通訊。(3)車輛透過安全演算系統與VRU及各項設施交換訊息:此項涉及車聯網通訊應用下,車與車(V2V)和車與交通基礎設施(V2I)通訊,透過C-V2X PC5通訊技術軟體,使車輛、基礎設施與VRU之隨身電子設備之間得以進行通訊,降低事故碰撞發生。
綜上,未來應建立國際通用的車聯網之弱勢道路使用者保護標準,而非因區域而不同之標準,如目前美國汽車工程師協會之個人安全訊息標準(Personal Safety Messages, SAE PSM)及歐盟電信標準協會之弱勢道路使用者分布(Vulnerable Analysis Mapping , ETSI VAM),兩者在保護上即有所差異。VRU之保護服務是未來車聯網應用之關鍵與道路交通安全核心目標之一,相關系統與感測技術亦在不斷提升,未來更能融合感測器技術,並預測行人可能路徑,將全面提升道路安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
美國產業安全局發布2024年版出口管制案例彙編,協助產學界識別違法行為美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security,下稱BIS)於2024年7月1日發布出口管制刑事與行政執法案例彙編—《別讓這些事情發生在你身上!》(Don’t Let This Happen to You)。彙編內容除介紹BIS各單位的工作目標與組織架構外,也概述主管機關的裁罰手段,包括刑事及行政裁罰、避免行為人即將發生或繼續違法出口、再出口或國內移轉所採取之限制措施(Denial of Export Privileges)、列管制清單、沒收資產等;亦提供人民救濟管道,如提早通報違法行為的自願自主揭露(Voluntary Self-Disclosures)規定等;更收錄新的執法案例。 該彙編以中國、俄羅斯、伊朗及其他地區之出口目的地為主軸,就管制理由涉及國家安全、軍事、大規模毀滅性武器等理由,分別介紹重點違法案例。提供產、學界識別違法行為時之參考。 對於2024年結案的重點案例,重點摘要如下: 1.愛沙尼亞T公司違反美國出口管制規定,非法將「座標磨床」(jig grinder)輸往俄羅斯,分別遭罰34萬美金及48萬美金。 2.英國籍F氏意圖自美國違法輸出工業微波系統(industrial microwave system)及反無人機系統(counter-drone system)至伊朗,遭判18個月有期徒刑。 3.印第安納大學(Indiana University)的布魯明頓果蠅庫存中心(Bloomington Drosophila Stock Center)向多個國家的研究機構及大學出口含有蓖麻毒素A 亞基轉基因(transgenes of the A subunit of the ricin toxin)的轉基因果蠅,而未申請出口許可,遭停止出口,並須對行政人員進行出口管制教育訓練。
遠距健康照護之法律議題研析