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。
經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為: 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準; 2. 「評估」風險的可能性與危害程度; 3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害; 4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。 其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。
美國奈米容器 挑戰舊有法規隨著奈米科技之迅速發展,相關議題焦點已擴及美國食品包裝業,並有待進一步明確規範,以保障消費者安全。由新興奈米材料計畫(Project on Emerging Nanotechnologies,PEN)以及食品雜貨製造協會(Grocery Manufacturers Association,GMA)於2008年6月提出「確保奈米材料使用於食品包裝之安全性(Assuring the Safety of Nanomaterials in Food Packaging: The Regulatory Process and Key Issues )」研究報告,結合產、官、學與公益團體之意見,分別就食品生產過程中,研究「應於何時評估奈米材料之毒性」以及「奈米包裝材質對於食物的潛在危機」。 該報告內容指出,以往係由美國食品暨藥物管理局(FDA)與環保署(EPA)負責管制一般食品包裝材質;FDA以「聯邦食品、藥物及化妝品法」(Federal Food, Drug and Cosmetic Act,FEDCA)中的食品添加物(food additive)條款為規範主軸,而EPA則以「聯邦除蟲劑、殺菌劑及滅鼠法」(Federal Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act,FIFRA)作為管理食品包裝材料之依據;近年來業界認為奈米材料有助於保存食品,漸而應用於食品包裝技術上,惟現行關於奈米微粒之資訊仍未完全,且舊有法規已不敷使用,因此必須蒐集大量數據資料並訂立明確規範,盡可能減低包裝容器所產生的潛在危機,以確保消費者與食品成分皆安全無虞。 該項研究採公開對話方式,區分為法制、科技與產業等三個小組,各有其研究目標: (1)法制面:確立奈米尺寸之定義、檢驗奈米尺寸物質是否能列入食品添加物之範疇。 (2)科技面:分析奈米微粒之物理與化學性質、評估使用奈米材料對於環境的衝擊。 (3)產業面:嘗試建立奈米包裝材質之生命週期。 即便該報告尚未能指引出明確的解決之道,其仍出於增進對話之目的,以表格整理現有資料並提問,藉以促使產業與政府機關進一步思考問題之方向,並尋求科學性的解決方式。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
英國修正公布施行「2017年智慧財產權不正當威脅法」,使智慧財產權之法規範更具明確性英國智慧財產局於2017年10月1日修正公布施行智慧財產權不正當威脅法(IP Unjustified Threats Act 2017),使智慧財產權之法規範更具明確及一致性,並協助企業免於昂貴的訴訟費用。 所謂智慧財產權之不正當威脅(unjustified threat)係指無智慧財產權、智慧財產權已過期或無效、或雖未實際發生智慧財產權之侵權事實,卻對他人提起侵權之法律行為或措施,該行為耗費成本、引起市場混亂,致使客戶出走並造成企業合法販售商品或服務之業務停滯,並扼殺智慧財產創新之本質,破壞市場衡平。 因涉及智慧財產侵權之法規範複雜、不明確或不一致,且當有侵權之虞尚未進入司法審判程序前其紛爭難以解決,致使智慧財產權人(特別是擁有智慧財產權之中小企業)不願意實施其權利。因此,修正公布施行智慧財產權不正當威脅法將有助於智慧財產權人或第三人知悉何種行為算是威脅,提供明確之規範框架,鼓勵企業建立商談(talk first)文化,使爭議雙方可交換訊息以解決紛爭,而非興訟。並使企業或個人在智慧財產權爭議中取得公平合理的地位,以保護客戶及供應鏈(包括零售商或供應商),避免企業或個人因不正當威脅、惡性之商業競爭,而遭受損害。再者,智慧財產權之不正當威脅法適用於專利權、商標權及設計權,使智慧財產權法複雜之規範更趨明確且一致。