隨著新冠肺炎(COVID-19)帶來的影響,以及自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,下稱自駕車,自動駕駛稱為自駕)應用情境發展,美國佛羅里達州(State of Florida,下稱佛州)自2021年07月01日起正式讓低速自駕貨車(Low-Speed Autonomous Delivery Vehicle)可於其境內道路上行駛。
美國佛州首先在其州法典(Florida Statutes)有關全州統一性之車輛定義中,新增低速自駕貨車之定義,即配備毋須人類駕駛之自駕系統,且非設計作為載客運輸之車輛;此外,其須符合聯邦法規法典(Code of Federal Regulation, CFR)定義中之低速車輛(Low-Speed Vehicle),且須配備頭燈、剎車燈、方向燈、尾燈、反光設備以及車輛識別號碼,但不適用於該州其他低速車輛相關限制法規。惟如相關規定有與國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,即NTHSA)另外採用之聯邦規範相衝突時,則依NTHSA採用之規範。
此外,在該州法典亦明示低速自駕貨車在其境內道路上行駛之限制與條件:
1.低速自駕貨車原則僅能在速限低於時速為35英里以下之道路或街道上行駛。(但如該道路與速限超過時速35英里者相交,亦不影響低速自駕貨車穿越該相交路口)
2.低速自駕貨車在以下特定情形,可於速限為時速45英里以下之道路或街道上行駛:
(1)低速自駕貨車在該等路段不會連續行駛超過1英里,不過該等路段之管轄單位有權針對連續行駛超過1英里的部分裁量是否放寬限制。
(2)低速自駕貨車並非為了轉向目的而獨立地在右側車道上行駛。
(3)在低速自駕貨車行駛於兩線道的道路或街道上,且後方有5輛以上的車輛時,後方車輛倘若因超車而可能駛入對向車道,或可能導致其他非安全之情境下,低速自駕貨車可在有充分安全駛離之處,自該兩線道的道路或街道駛離至限為時速45英里以下之道路或街道,以利後方車輛得繼續行駛。
3.低速自駕貨車之所有人、其遙控系統(Teleoperation System)之所有人、遠端操作人員(Remote Human Operator)或前開人員之組合式,必須為低速自駕貨車投保符合州法典明文之自駕車相關保險。
近年來,大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日,數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利,這些專利涵蓋目前最火紅的領域,包含:區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年(2015)起,那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq,今年(2016)更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」(Systems and methods of blockchain transaction recordation)。這個專利在今年三月三十一日提出,發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay,及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言,這個專利是由:一個電子錢包、一個委託簿(order book),以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術:在這個系統中,當數據交易請求間之配對被辨認出來後,系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊,各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下,交易所查核區塊鍊的內容,尋找與這些電子錢包相關的數據。此外,這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
美國聯邦審計署發布先進空中交通議題研究報告,將有利於航空轉型美國聯邦審計署(Government Accountability Office, GAO)於2022年5月9日發布「航空轉型:經利害關係人確認之先進空中交通議題」(Transforming Aviation: Stakeholders Identified Issues to Address for 'Advanced Air Mobility')研究報告。未來,先進空中交通(Advanced Air Mobility, AAM)服務可透過小型或高度自動化(highly-automated)電動垂直起降航空器(eVTOL)翱翔於天際,不僅可提供載人或載物服務、減少交通壅塞,並可應用於救援與醫療運輸等領域。GAO透過訪談36位利害關係人,意識到AAM發展關鍵在於相關法制環境之整備速度。基此,GAO於研究報告中,整理當前各AAM新創業者於開發與落實上面臨之4大問題,分別簡述如下: (1)航空器檢定標準:美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)對於航空器之檢定規範,目前尚未涵蓋具備AAM新功能之載具,如電力推進或垂直起降等。 (2)起降場與電力之基礎設施:FAA尚未制定垂直機場降落設施,及航空器電池充電需求之電力基礎設施相關標準。 (3)提高公眾載具安全性接受度:AAM產業須證明此類航空器之安全性、可靠性、低噪音與商用可行性,以支持該產業之發展與成長。 (4)作業人員所需之各種培訓與認證標準:飛行員與維修技術作業人員需接受相關新功能培訓。惟利害關係人指出可能面臨高教育成本、缺乏工作場域多樣性、機會意識(awareness of opportunities)不足,及培訓能力有限等問題。
美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察