歐盟執委會於2022年2月8日提出《歐洲晶片法案》(European Chips Act),以確保歐盟在半導體技術和應用的供應鏈安全、彈性和技術領先地位。近來全球半導體短缺,迫使汽車及醫療保健設備等眾多領域工廠關閉,部分歐盟成員國的汽車產量於2021年下降三分之一,顯示在複雜的全球地緣政治背景下,半導體價值鏈極度依賴數量有限的參與者。《歐洲晶片法案》將動員公共及私人投資歐洲半導體產業,金額超過430億歐元;並制定政策措施以預防、準備、預測和迅速應對未來任何供應鏈中斷情形,幫助歐盟實現2030年將現行晶片市場占比提升至20%的願景。《歐洲晶片法案》共分成八大章節,涵蓋歐洲晶片倡議、供應安全、監測和危機應對、治理模式、保密處罰及程序等議題。其中《歐洲晶片法案》主要由三大支柱組成,規範內容如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
考量各行各業的從業習慣及民眾對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(National Registration Identification Card, NRIC)號碼之看法,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年11月提議修改個人資料保護法的諮詢指引(Advisory Guidelines on the Personal Data Protection Act ),明確界定企業蒐集、使用、揭露NRIC及其號碼之範圍。 依據舊的諮詢指引,新加坡個人資料保護法允許企業在基於合理特定目的並依法獲得當事人有效同意之情況下,蒐集、使用或揭露NRIC號碼。因此,不少企業活動習慣蒐集利用民眾的NRIC號碼,包括零售商店所舉辦的抽獎活動。然而,在PDPC提出新的諮詢指引後,企業可蒐集利用NRIC號碼的情況受到大幅限縮。 由於NRIC號碼與個人資訊息息相關且具不可取代性,無差別地蒐集利用將增加資料被用以從事非法活動之風險,故新的諮詢指引闡明,原則上企業不應蒐集、使用或揭露個人NRIC號碼或複印NRIC,除非有下列兩種例外情況之一:(一)法律要求;(二)為確實證明當事人身分所必要。第一種例外情況,雖因法律要求無須取得當事人同意,但企業仍應踐行告知義務,使當事人知悉NRIC號碼被蒐集、使用或揭露之目的,並確保企業內已採行適當安全措施,防止NRIC號碼被意外洩漏。第二種例外情況則仍須就NRIC號碼的蒐集、使用或揭露取得當事人同意,除非符合個人資料保護法規定下毋庸取得當事人同意之例外(如急救等緊急狀況)。 此外,PDPC針對得蒐集、使用或揭露NRIC號碼或複印NRIC的情況,以情境案例方式於諮詢指引中說明供企業參考,另給予12個月的審視期間,使企業得修正組織內部政策並尋找可行替代方案。
歐盟執委會公佈2016年歐洲數位進度報告歐盟執委會(The European Commission)於05月23日釋出一份關於歐洲數位化進展的報告。 歐洲數位進度報告(Europe's Digital Progress Report ,EDPR)首先以2016年02月公佈的「數位經濟社會指標」(Digital Economy and Society Index ,DESI) 為基礎,分析歐盟會員國的數位發展情況。數位公共服務(Digital Public Services)方面,報告指出, 當前各國政府數位化服務越來越複雜,歐盟現在的挑戰是要讓52%目前還偏好實體互動的民眾進入數位世界。此外,這份報告也提出一些歐盟會員國中數位公共服務還不錯的進度,像是義大利跟匈牙利的eID,奧地利的OpenData,比利時跟羅馬尼亞的協同電子政府 (collaborative eGovernment),以及斯洛伐克電子政府的雲端方案等。 其次,歐盟執委會調查了各國的數位改革方案實施情況,並公佈歐盟會員國與世界上其他15個國家的「數位表現國際指標」完整報告 (full report on a new international index, iDESI),「數位表現指標」指的是連結性(connectivity)、數位能力( digital skills)、網路使用(use of Internet)、企業數位科技整合( Integration of Digital Technology by businesses),以及數位公共服務(Digital Public Services)。這份數據顯示,歐盟領先國(瑞典、丹麥以及芬蘭)在國際上也是處於領先地位,緊接在韓國以及美國之後,但其他歐盟會員國仍有很長一段路要追趕。 最後,歐盟執委會同時發布了「歐洲電子通訊量表研究」( Eurobarometer study on e-communications),這份研究發現使用網路通訊的歐洲民眾逐漸增多,且行動網路普及率大幅增加。 歐盟官方表示,未來將會根據這幾份調查報告提出具體建議,盼能改善多數會員國的數位表現並有益於其經濟與社會,持續朝創造歐盟「數位單一市場」(Digital Single Market)的目標邁進。
微軟對歐盟要求其分享開放原始碼的指令提起上訴微軟對歐盟指令提起第二次上訴,該指令是命令微軟分享其原始碼給開放原始碼軟體公司。 在歐盟第二最高法院判決前,微軟公司發言人 Tom Brookes 說新上訴,是基於 6 月份( 2005 年)與歐盟總部的協議,要透過法庭決定原始碼的爭議問題。 他說「微軟提起申請要求法院撤銷原訴訟決定,特別是關於將通訊協定的原始碼廣泛的授權,因為這都是微軟的智慧財產權」。 「我們採取這步驟,讓法庭能可以檢視現下的爭議,並就全世界智慧產權的保護提供一個長遠的意義」。 歐盟發言人 Jonathan Todd 說微軟公司軟體的互用性( interoperability )協議,無法用智慧財產加以保護,並且應該能在開放原始碼公司中,根據以往的營業執照加以流通使用。 不過,歐盟的執行者-歐洲委員會認為,相信此事件將獲得解決,如果盧森堡的原審法院維持 2004 年 3 月對微軟公司的規範。在 2005 年 8 月微軟公司最近的訴訟中,顯示出第二種情況。 Todd 說歐盟意識到微軟公司並沒有在與開放原始碼公司的分享協議中,分享微軟的觀點。 另外微軟第一次上訴判決的日期益尚未決定,微軟起訴乃針對歐盟命微軟必須支付 4 億 9 千 7 百萬歐元( 6 億 2 千萬多萬美元)的反拖拉斯罰金,這也是歐洲有史以來最大的反拖拉斯罰金。 歐盟聲稱軟體巨人已過度行使其 Windows 軟體統治,而把競爭者封鎖在市場外。它命令微軟公司出售不含媒體播放器的軟體,並強迫它與其他伺服器軟體競爭者分享技術,使那些競爭者的產品可以與 Windows 為作業軟體的電腦進行更好的訊息交流。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。