英國取法美國國防先進研發署研發補助機制,提出先進研究發明署法案

  英國商業、能源暨產業策略部(Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2021年3月2日向英國國會提交「先進研究發明署法案」(The Advanced Research and Invention Agency Bill),作為英國政府設立獨立研究機構「先進研究發明署」(Advanced Research and Invention Agency, ARIA)的法源依據,用以補助高風險、高報酬之前瞻科學與技術研究,將仍處於想像階段的新技術、發現、產品或服務化為現實。

  本法案授予ARIA高度的自主性,使ARIA得以招攬世界頂尖的科學家與研究人員,規劃最具前瞻性與發展潛力的研究領域提供研發補助;同時也給予相較於其他研究機構更多容許失敗的彈性,並明確指出失敗是前瞻科學研究必然經歷的過程。ARIA對於研發資金的運用將因而獲得充分的自主性與彈性,包含對於研究計畫提供快速啟動基金與其他獎項做為激勵措施,或是依據研發進展即時決策是否延續或中止。

  ARIA取法自美國國防先進研發署(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA),美國DARPA在網際網路、GPS等技術研發上的成就,直到近期支持針對COVID-19的mRNA疫苗及抗體療法從而取得重大進展,在在顯示了DARPA模式的可行性與重大影響力,而其成功的關鍵在於高度的自主性、靈活性以及最少的行政程序障礙,因此法案將允許ARIA不受政府採購相關限制、並免於政府資訊公開的義務,以減少行政程序對於研發進程的影響。但ARIA每年度仍須向國家審計署提供年度會計報告以作為政府對其最低限度的監督手段,除此之外,商業部長將有權中止與敵對勢力對象的研發合作或結束特定的研究計畫。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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英國資訊委員辦公室(ICO)進行監理沙盒初步公眾意見徵詢

  英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢,以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略(Technology Strategy for 2018-2021),並參考英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下,以創新方式應用個資於開發創新產品與服務,並提供關於降低風險與資料保護設計(data protection by design)的專業知識和建議,同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分: 障礙和挑戰(Barriers and Challenges):歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)或英國2018年資料保護法(Data Protection Act 2018, DPA18)之適用,以及ICO之監管方法,是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍(Possible scope of an ICO Sandbox) 了解參與益處(Understanding the benefits of involvement) 機制(Sandbox mechanisms):於監理沙盒機制下不同階段提供指導,初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導(informal steers);中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導,如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為,不會立即受到制裁之聲明函(letters of comfort)、確認組織未違反相關資料保護法規等;以及針對新興技術和創新特定領域,提供解決資料保護挑戰之預期指導(anticipatory guidance),如訂定相關行為準則(code of conduct)。 時機(Sandbox timings):包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求(Managing Demand):如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。   該諮詢於10月12日結束,2018年底將公布結果,值得持續追蹤,以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。   ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心(Regulators’Business and Privacy Innovation Hub),與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識,以確保法規與未來的技術同步發展;該中心也將與ICO監理沙盒共同推動,支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。

何謂「阿西洛馬人工智慧原則」?

  所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles),是指在2017年1月5日至8日,於美國加州阿西洛馬(Asilomar)市所舉行的「Beneficial AI」會議中,由與會的2000餘位業界人士,包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則,以幫助人類運用人工智慧為人類服務時,能確保人類的利益。   該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values),及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。   其條文共有23條,內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人,並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序,而非顛覆之,以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想,以及全人類,而非單一國家或組織的利益等等。

FDA發布「制定醫療器械在上市前核准(PMA)、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除(HDE)的利益-風險決策之不確定性考量指引草案

  美國食品和藥物管理局(FDA)於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准(PMA)、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除(HDE)的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」   為滿足FDA促進公共健康的使命,醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性,因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性,特別是沒有可接受的替代治療方案時。   根據指引草案,FDA依據具體情況,判定其利益-風險的適當程度之不確定性,包括: (1) 醫療器械可能帶來好處程度。 (2) 醫療器械存在的風險程度。 (3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。 (4) 如果可能,需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。 (5) 公共衛生需求的程度。 (6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。 (7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。 (8) 上市後緩解措施的有效性。 (9) 建立決策類型。(如上市前核准(PMA)和人道用途器材免除(HDE)的核准標準不同。) (10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。   本指引草案中,FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險,需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。

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