英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA)於2021年9月16日展開期待已久的「英國醫療器材監管的未來」公眾意見徵詢(Consultation on the Future of Medical Devices Regulation in the United Kingdom),並公布「人工智慧軟體醫材改革計畫」(Software and AI as a Medical Device Change Programme)。英國欲從醫療器材上市前核准至其壽命結束進行監管改革,徹底改變一般醫療器材與人工智慧軟體醫療器材之監管方式。意見徵詢已於2021年11月25日結束,而該修正案預計於2023年7月生效,與英國針對醫療器材停止使用歐盟CE(Conformité Européenne, 歐洲合格認證)標誌並要求採用英國UKCA(UK Conformity Assessed, 英國合格評定)標誌的日期一致。
人工智慧軟體醫材改革計畫則包含十一個工作項目(work package,下稱WP),WP1與WP2分別為監管資格與監管分類,皆涉及監管範圍之劃定;WP3與WP4分別涉及軟體醫材上市前與上市後,如何確保其安全性與有效性的監管之研究;WP5針對軟體醫材之網路安全進行規範;WP6與WP7涉及加速創新軟體醫材審核上市之特別機制,分別為類似「創新藥品藥證審核與近用途徑」 (innovative licensing and access pathway)的機制,以及允許適時上市並持續研究監控風險的「氣閘分類規則」(airlock classification rule);WP8為確保智慧型手機之健康應用程式安全、有效與品質之規範研究;WP9~WP11則分別針對人工智慧軟體醫材之安全與有效性、可解釋性(interpretability)以及演進式(adaptive)人工智慧進行法規調適之研究。
MHRA預計透過指引、標準、流程之公布而非立法方式實現其監管此領域的目標。MHRA亦透露,針對上述工作項目,其已與重點國家和國際機構進行研究合作,已有不少進展即將公布。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上,大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)再次躍上國際檯面,日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中,倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大,而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源,為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力,建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。 「大阪框架」概念的首次提出,源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇(World Economic Forum)中所發表的演講,強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源,透過建立一套國際通用的資料自由流通機制,將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展,不會受到各國管制措施及資料在地化(data localization)政策所阻礙。 「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」(Data Free Flow with Trust,簡稱DFFT),透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制,將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用,進而促進數位創新;安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點,並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明,期許能透過WTO各會員國的合作,實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件英國金融行為監督總署(Financial Conduct Authority, FCA)與英國財政部、英格蘭銀行於2018年3月共同組成「加密資產專案小組」(Cryptoasset Taskforce),為英國政府「金融科技產業戰略」(Fintech Sector Strategy)之一環。2019年1月23日,FCA公布《加密資產指引》(Guidance on Cryptoassets)諮詢文件,除在配合加密資產專案小組之調查、研究外,亦在於落實FCA作為金融監理主管機關,盤點及釐清法規適用之職責,以妥適因應金融科技發展。公眾意見徵集期間至2019年5月4日,FCA並預計在同年夏季提出最終版本的報告。 依據《加密資產指引》,FCA臚列了四項監理代幣(token)可能的法源依據,包含: (1)受監管活動指令(Regulated Activities Order)下的「特定投資項目」。 (2)歐盟金融工具市場指令II(MiFID II)下的「金融工具」。 (3)電子貨幣條例(E-Money Regulations)下之「電子貨幣」。 (4)支付服務條例(Payment Services Regulations)。 由於加密資產市場與分散式記帳技術發展迅速,參與者迫切需求更清晰之監理規範,包含交易匯兌、主管機關等,避免因誤觸受管制之活動(regulated activities)而遭受裁罰。其次,FCA亦希望能強化消費者保護,依照加密資產商品類型,讓消費者知道可以尋求何種法律上之保障。
美國國會提出法案,使儲能設備享有投資稅額抵減美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」(Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684),擬擴大投資稅額抵減制度(Investment Tax Credit)之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備,然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位,故為獎勵儲能設備之設置,同時輔助再生能源發展,美國國會遂提出前揭草案,並修正美國1986年國內稅收法(Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code)§48(a)(3)(A)(vii)以及§25D(a)規定,擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備,亦即,未來如草案通過後,不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備,即可適用投資稅額抵減制度,並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。 依照美國1986年國內稅收法,現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減,如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備,發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高,最高可達該再生能源發電設備成本之30%;反之,如開始設置的時間越晚,則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之,如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%,反之,如為2021年間開始設置,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。 依美國國家稅務局(Internal Revenue Service, IRS)「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋(Beginning of Construction for the Investment Tax Credit),有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準,其一為「物理工作物標準」(Physical Work Test),其二為「5%成本支出標準」(Five Percent Safe Harbor),申請人只要符合任一標準,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下,只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝,即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為;於「5%成本支出標準」下,只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準,申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實,始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早,而申請抵減較多之所得稅,否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚,而僅得申請抵減較少之所得稅。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。