國際海事組織(International Maritime Organization,下稱IMO)於2022年4月20日至29日於線上召開為期9天的海事安全委員會(Maritime Safety Committee,下稱MSC)第105屆例會,會議重點係咸稱之自駕船——亦即海上自動化水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,下稱MASS)之航行與操作規則。本屆會議總結並延續了MSC近年針對MASS的工作,包括2018年提出MASS實驗框架規範,以及2021年提出MASS法制框架評估等。本屆會議除了賡續規劃MASS的法制路線圖(Roadmap)外,鑒於船舶相關智慧科技快速發展,MSC決議於2025年之前,針對各級MASS制定非強制性(voluntary)之章程及規定後,蒐集各國的實務經驗與意見,再於2027年將其轉為強制性(mandatory)的規定,以於2028年生效並適用於IMO全體會員國。
部分會員國(例如日本)從造船技術出發,建議未來的MASS指南與規範內容應全面覆蓋船舶的設計、建造、系統、設備的功能要求。挪威則建議應按第103屆會議所盤點之法規,優先處理「人員」相關議題,包括船員、船長及遠端操作員的資格,以及當值與行為準則等。韓國則建議,即便是等級最高的全自駕船,亦不可能全面取代人為操作,因此MASS的法制應以「人機協同」為基礎,方能合乎SOLAS公約與IMO促進海上航行安全的目的及宗旨。最後,各國亦擬議將MASS規範優先適用於「貨船」,而非「客船」。本屆會議顯示IMO已加快MASS法制工作的進程並規劃具體之立法期程,我國除了在《無人載具科技創新實驗條例》建立的監理沙盒下已有兩件自駕船實驗案,未來勢必需要對接國際海事規範,航政機關實須提前因應及規劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
印度民航局(Directorate General of Civil Aviation,以下簡稱DGCA)在禁止公眾使用無人機多年後,終於在2017年11月1日發布無人機使用規則(草案),並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示,草案將於接下來的30日內,與所有利益相關者進行交流,一旦協商完成,將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範,包含商業用途無人機。 根據規則草案,無人機依照最大起飛重量將其分為五類,分別為: 奈米(nano)無人機:重量小於250克; 微型(micro)無人機:重量在250克和2公斤之間; 迷你無人機(mini):重量介於2公斤至25公斤; 小型無人機:重量25公斤至150公斤; 大型無人機:重量150公斤以上。 除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機,所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼(Unique Identification Number)。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證(Unmanned Aircraft Operator Permit),任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲,且需受過規定的培訓。 另,基於安全考量,草案規定禁止飛行無人機之區域,例如:機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台(如:汽車、飛機或輪船)、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域(eco-sensitive areas)等,違規者將依印度刑法之規定起訴。
美國商務部取消對來自敏感國家之外國科學家使用部分研究設備之限制911 恐怖攻擊以來,美國持續加強國土安全保護,而為保障國家安全及科技競爭力,美國商務部( US Department of Commerce )原本打算制定安全管制規定, 對來自敏感國家之外國科學家, 限制其 使用部分的實驗研究設備。所謂敏感國家( countries of concern ),包括巴基斯坦、印度、俄羅斯及中國,來自於這些國家的科學研究人員若要在美國境內的從事特定實驗研究,因而需要使用特定設施設備者(主要是可用於軍事用途者),不論研究設施設備是屬於聯邦或民間所有,在開始操作、進行安裝、維護與修繕等之前,必須先向美國政府提出申請始可近用。 現行美國有關技術管制規定主要係針對敏感科技的出口,商務部自 2004 年起,即打算推動修正此等規定,進一步將部分可用於軍事用途之研究設施設備予以立法管制,從美國政府所公布的管制清單來看,其涵蓋範圍甚廣,從化學、雷射到細菌培養等各領域之研究設施設備,均涵蓋在內,故商務部此項修法計畫一經公開,立即震撼外界,除學術界及產業界強烈外抨擊,就連聯邦實驗室也大表反對。反對意見多認為,預計的修正規定將會破壞大學校園中之開放精神,影響科學自由的研究環境;而研究設施設備近用之事前許可制,亦將造成學界與業界的負擔;甚至可能阻礙未來大學或業界延攬外國科技人才參與研究計畫之進行,長期而言,實將會戕害美國的國際競爭力。 面對各界反對聲浪,為避免降低研究型企業之生產力,美國商務部在今年 5 月底宣布取消原來的立法管制計畫,不過,商務部將會召集產學研各界專家,組成一個十二人的委員會,持續就實驗室安全管制的問題交換意見,期能獲致更有效之解決之道。
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。