美國聯邦審計署(Government Accountability Office, GAO)於2022年5月9日發布「航空轉型:經利害關係人確認之先進空中交通議題」(Transforming Aviation: Stakeholders Identified Issues to Address for 'Advanced Air Mobility')研究報告。未來,先進空中交通(Advanced Air Mobility, AAM)服務可透過小型或高度自動化(highly-automated)電動垂直起降航空器(eVTOL)翱翔於天際,不僅可提供載人或載物服務、減少交通壅塞,並可應用於救援與醫療運輸等領域。GAO透過訪談36位利害關係人,意識到AAM發展關鍵在於相關法制環境之整備速度。基此,GAO於研究報告中,整理當前各AAM新創業者於開發與落實上面臨之4大問題,分別簡述如下:
(1)航空器檢定標準:美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)對於航空器之檢定規範,目前尚未涵蓋具備AAM新功能之載具,如電力推進或垂直起降等。
(2)起降場與電力之基礎設施:FAA尚未制定垂直機場降落設施,及航空器電池充電需求之電力基礎設施相關標準。
(3)提高公眾載具安全性接受度:AAM產業須證明此類航空器之安全性、可靠性、低噪音與商用可行性,以支持該產業之發展與成長。
(4)作業人員所需之各種培訓與認證標準:飛行員與維修技術作業人員需接受相關新功能培訓。惟利害關係人指出可能面臨高教育成本、缺乏工作場域多樣性、機會意識(awareness of opportunities)不足,及培訓能力有限等問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
新加坡通訊與資訊部發布「數位連結性藍圖」,以提升數位基礎設施數量、效能、安全性與能源效率作為戰略性優先事項新加坡通訊與資訊部(The Ministry of Communications and Information)轄下資通訊媒體發展管理局(Infocomm Media Development Authority)於2023年6月5日公布「數位連結性藍圖」(Digital Connectivity Blueprint, DCB),指出新加坡將透過數位基礎設施的建置,實現提升網路容量、最大化運算能量、整合基礎設施集合(infrastructure stack,即將多個基礎設施作為一整體進行定義、提供與更新)、確保安全與韌性,以及永續性設計(Design for sustainability)目標,並識別五項戰略性優先事項如下: (1)在未來十年將海底電纜數量提升為現有的兩倍; (2)透過將新加坡國家寬頻網路(Nationwide Broadband Network, NBN)的頻寬提高十倍、分配頻譜予5G專網(Standalone, SA)等方法,於未來五年內建構並提供無縫、端到端且速度高達10 Gbps的國內網路; (3)與供應商合作,強化運算基礎設施的透明性與可歸責性,並與國際最佳作法保持一致; (4)為新的綠色資料中心(Green data centre)制定長期成長路線圖並使其更具能源效率; (5)推動對新加坡數位公用設施(Digital Utility, DU)集合的採用,以擴張無縫數位交易的優勢,並持續探索能從現有DU中受益的使用案例。 除戰略性優先事項外,新加坡將在更新興且前沿的領域中採取行動,具體措施包含: (1)在未來十年推動新加坡量子安全(Quantum-safe)願景; (2)為普遍的自動化系統使用奠定基礎; (3)透過測試平台與沙盒建立利害關係者生態系統,推動綠色軟體(green software)的開發、標準制定與評估; (4)透過低軌道衛星服務為關鍵產業提供創新解決方案。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。