在今(2021)年1月21日,歐洲數個科技公司、非營利組織與研究機構等民間單位共同發起「現今資料主權」聯盟(Data Sovereignty Now,DSN),宣布將向歐洲各級決策者施加壓力,以確保資料(data)之控制權掌握在生成資料的個人和組織手中。該聯盟認為歐盟執委會應採取決定性之措施,對於在歐洲所生成之資料,應以資料主權原則為基礎,以確保生成資料之個人和組織對其有控制權,以利數位經濟。
而在2020年12月初,澳洲政府首開全球先例提出一新法案,要求Google與Facebook等平台應向澳洲在地媒體支付新聞內容費用,要求雙方進行協商,商討在其平台上顯示之新聞內容所應支付之費用,倘無法達成協議,則由政府之仲裁員決定應支付之金額。此法案引發Google與Facebook高度反彈,不惜以不繼續在澳洲提供服務或停止連結(link)當地媒體之新聞報導作為反擊,要求澳洲政府撤回或修改該法案;然DSN聯盟則認為,Google與Facebook利用其市場主導地位來向澳洲政府施加壓力,正是濫用其資料壟斷權(data monopoly)與壟斷地位之典型例子,為防止科技巨擎將來繼續以此方式勒索政府之唯一方法,即是恢復使用者與平台間之「數位利益平衡」。而Google似有讓步之跡象,根據路透社報導,Google分別已與兩家當地媒體達成協議,將各支付每年3000萬澳幣之費用。該法案是否會如期通過,進而改變或影響此類大型平台與各國政府間資料主權之角力關係,值得持續關注。
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。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。