美國參議院於2021年6月8日通過《2021年美國創新暨競爭法案》(the United States Innovation and Competition Act of 2021, USICA),是一項重大支出的全面性法案,批准了2500億美元於未來五年投入科學研究,旨在提振美國科技研發核心能力,並藉此因應中國的挑戰。
該法案分為六大部分:
其內容包括提撥520億美元支援半導體產業、15億美元支援5G供應鏈生產與技術研發,同時防範關鍵技術外洩,並透過與國內外民間、外國政府合作推動半導體、人工智慧、通訊、能源與生物技術等領域的基礎研究與創新,提供多種獎勵措施。
同月28日眾議院則提出自己版本以取代USICA並加以通過,分別是《美國國家科學基金會未來法案》(National Science Foundation for the Future Act)以及《美國能源部未來科學法案》(Department of Energy Science for the Future Act),預計在未來五年撥款1280億美元,供美國國家科學基金會(NSF)與能源部(DOE)提升研發能力。
參眾兩院意見分歧而需再展開協商,預計於今年9至10月間於兩院協商委員會通過。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
國際因應智慧聯網環境重要法制研析-歐盟新近個人資料修法與我國建議 歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展