英國發布出口軍用與軍民兩用技術定義與範圍之指南

  英國國際貿易部(Department for International Trade, DIT)於2021年3月22日發布《出口軍用與軍民兩用技術定義與範圍之指南》(Exporting military or dual-use technology Guidance: definitions and scope),以協助使用者定義「技術」與「轉讓軍用或軍民兩用技術的法規範圍」。指南中說明,出口管制目的旨在防止出口技術及技轉可能導致開發或製造武器而危及國家安全,而非禁止合法貿易或知識傳播。任何管制技術的永久或暫時性出口或技轉(Technology transfer)均應取得出口許可證,包括展演、海外招標或投標、履約等行為。

  首先在適用主體上,指南說明適用出口管制規範,為所有在英國國境內之人(不論國籍)和組織以及特定情況下的海外英國人,向外國人或海外地區為出口、技轉、或是使海外人員取得受管制技術之情況。

  指南中所謂技術者,包含《英國戰略出口管制清單》(UK Strategic Export Control Lists)、《2008年出口管制命令》(The Export Control Order 2008)與歐盟理事會第428/2009號規則(Council Regulation No 428/2009)之內容。有些管制技術會以不同形式呈現,例如藍圖、計畫、模型、程式、指導手冊等,其呈現的形式亦屬管制範圍。此外,部分技術若與大規模破壞武器(Weapon of Mass Destruction, WMD)、武器貿易禁令(arms embargoes)以及未經授權的軍事出口有關者,亦可能屬於受管制之技術,因此定義上十分廣泛。因應科技和網路發展,出口和技轉亦會以不同方式呈現。指南中說明,技轉包含(1)以有形的物理文件或存載於媒體的方式技轉,例如隨身碟、硬碟、筆電或平板等;(2)以電子式等無形形式技轉,例如電子郵件傳送等。無論受管制技術之技轉是否加密,均需取得出口許可證。

  針對前述定義之出口和技轉方式,指南中也例示技術移轉或出口的不同態樣,例如(1)電話會議及視訊會議;(2)電子郵件;(3)筆電、手機等可記憶之設備;(4)跨國公司內部傳送;(5)雲端儲存;(6)在國外下載使用管制技術;(7)員工在海外使用/存取內部網路;(8)第三方在海外使用/存取公司內部網路或雲端服務;(9)IT系統維護與測試。以上方式均應個別判斷是否需要申請出口許可證。此外,技術所有者應主導出口管制規範之法遵,故應了解客戶、供應商、分包商等第三方服務業者之詳細資訊,且於契約中明訂各方的出口管制責任及相關條款,並隨時確認接受者或第三方是否得自不同管道取得管制技術及相關訊息,並於可能出口和或技轉管制技術時,立即申請出口許可證。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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