美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administraiton, FAA)於2020年12月28日公布「無人機遠端識別最終規則(Final Rule on Remote Identification of Unmanned Aircraft)」,針對250克以上無人機的遠端身分識別操作規則進行規範:
(1)標準配備有遠端識別的無人機:
無人機需透過wifi或藍芽等技術廣播(broadcast)其遠端識別資訊,包含無人機ID,即無人機序號(serial number)或交談識別碼(session ID);無人機的速度、經緯度和海拔高度;控制站的經緯度和海拔高度;緊急狀況的狀態和時間戳記(time mark)。該規則要求無人機廣播範圍內大多數的個人無線裝置(wireless device)都可取得無人機的遠端識別訊息,但序號、交談識別碼以及註冊資料庫僅限FAA和被授權人員可於特定情況下取得。
(2)額外加裝遠端識別廣播模組的無人機:
廣播模組可能為與無人機連線的獨立裝置,或以加裝於無人機內部的形式存在,此類無人機必須於視距內操作,並透過wifi或藍芽等技術廣播其遠端識別資訊,包含模組的序號;無人機的速度、經緯度和海拔高度;起飛地點的經緯度、海拔高度和時間戳記。
(3)於FAA認可之識別區域(FAA-Recognized Identification Areas, FRIA)中飛行:
在FRIA區域中,無人機可不具備遠端識別飛行,但無人機操作需處於視距內與FRIA區域界線內。
該最終規則已送至美國聯邦公報辦公室(Office of the Federal Register),且會在公告後60天生效,預計於2021年1月公告。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
目前,美國證券管理委員會(U.S. Securities and Exchange Commission, SEC)對於數位貨幣的態度傾向於將代幣視為有價證券。《代幣分類法》(Token Taxonomy Act)草案則是持反對意見的聲浪¬,由美國眾議員Warren Davidson為首,並且獲得跨黨派多位眾議員的支持。《代幣分類法》主要的訴求是希望可以將數位代幣排除於證券,進而排除虛擬貨幣之稅務。重點有三: 修正《證券交易法》,將數位代幣排除於證券 將「數位代幣」(Digital Token)定義為驗證交易或遵循規則防止交易被竄改之「數位單元」(Digital Unit,以電腦可讀取的形式儲存,用於表彰經濟、財產上權利,或存取權限)。同時,在原先「證券」(Security)的定義中,排除「數位代幣」;另將證券「交易」(Exchange)交易排除數位貨幣適用。 擴張銀行之定義 修改「銀行」之定義。原先《1940年投資顧問法》和《1940年投資公司法》所指之「銀行」,包括「取得存款或執行信託權利(Fiduciary Powers)」等與准許經營銀行執行雷同事業者,是否為公司不在所問(Incorporated)。《代幣分類法》將之擴張為「取得存款、提供保管服務(Custodial Services)或執行信託權利」。 修正將虛擬貨幣視為免課稅對象 虛擬貨幣(Virtual Currency)定義為表彰數位價值之交易媒介且不是貨幣。並修正美國《1986國內所得稅法》(Internal Revenue Code of 1986),將虛擬貨幣交易視為免課稅之交易,並將總額小於600美金的虛擬貨幣買賣或交易之所得,排除於總收入(Gross Income)之外。 然而,目前美國證券管理委員會的態度仍未改變,並且於2019年4月3日發表〈數位資產「投資契約」分析之架構〉(Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets)。該分析架構說明:凡符合Howey Test之標準的「投資契約」即屬於「證券」,有《證券交易法》的適用。〈數位資產「投資契約」分析之架構〉甫發表,Warren Davidson與另外五位眾議員隨即重新提起2019年版的《代幣分類法》草案,是繼2018年9月、2018年12月第三度提起相關法案。楊安澤(Andrew Yang,美國首位角逐總統的華裔候選人)在2020年民主黨黨內總統初選政見中,亦援引《代幣分類法》草案,希望可以與連署《代幣分類法》草案的美國國會議員和懷俄明州(Wyoming)的立法者,共同擘畫有利於商業與人民的數位資產框架。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》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。
日本修訂醫藥品強化綜合戰略日本內閣於2017年6月閣議決定「經濟財政營運與改革基本方針2017」,設定醫藥品項倍增目標,並計畫檢討在2020年9月前達成學名藥使用率80%以上之推動政策。基於上開方針,為實現「安定供應國民優良品質醫藥品」、「醫療費效率化」、「產業競爭力強化」等目的,厚生勞動省於2017年12月22日修訂「醫藥品產業強化綜合戰略~著眼全球展開之新藥研發」,希望日本醫藥品產業能從依賴「長期收載品」之商業模式,轉向具備更高新藥開發能力之結構。 「醫藥品產業強化綜合戰略」主要修訂內容如下︰(1)改善日本技術、相關知識等研究開發環境︰如推動癌症基因醫療、資料庫整備、利用AI進行醫藥品研究開發等;(2)透過藥事規制改革減低醫療成本和提高效率︰如善用附條件認可制度,以及先驅審查制度之制度化等;(3)醫藥品生產、製造等基礎設施之整備︰如制定相應之新技術品質管理等規範;(4)適當評價之環境、平台整備︰如各種臨床指引之整備;(5)向海外推廣日本製造之醫藥品︰如制定國際法規調適戰略等;(6)促進新藥開發業界之新陳代謝和全球化創新企業︰支援新創企業之人才育成、金融市場之整備等;(7)改善醫療用醫藥品之流通︰如制定流通改善指引等。