美國商務部(Department of Commerce, DOC)旗下國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年2月28日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)補助具體內容,重點如下:
一、申請時間:補助採滾動式錄取模式(rolling basis),先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請(pre-application)與正式申請(full application);成熟製程與其他相關生產設施的製造補助,將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。
二、補助方式與金額:補助分為直接補助(direct funding)、聯邦政府貸款(federal loans)或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保(federal guarantees of third-party loans)。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15%。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助,然整體補助金額不得超出預估資本支出的35%。
三、申請流程
1.意向聲明(statement of interest):申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明,俾利NIST旗下晶片計畫辦公室(CHIPS Program Office)為未來審查進行準備。
2.預先申請:申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。
3.正式申請:依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後,申請人應遞交完整的計畫申請書,內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後,會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄(non-binding Preliminary Memorandum of Terms),記載補助方式與金額。
4.盡職調查(due diligence):在經過上述程序後,晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能(reasonably likely)取得補助,將對申請人進行盡職調查。
5.補助發放:通過盡職調查後,DOC將開始準備發放補助。
四、補助規範與限制
1.禁止買回庫藏股(stock buybacks):受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。
2.人力資源計畫:申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元,須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。
3.建造期限:受補助者必須於DOC所決定的特定日期(target dates)前開始或完成廠房建造,否則DOC會視情況決定是否收回補助。
4.分潤:補助金額超過1億5千萬美元時,受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益,但最高不超過直接補助金額的75%。
5.不得於特定國家擴產與進行研究:受補助者於10年內或與DOC合意的期間內,除特定情況下(15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)),不得於特定國家,如中國,進行大規模半導體製造的擴產(material expansion)、聯合研究(joint research)或技術授權(technology licensing),違反者將會被DOC收回全額補助。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本內閣官房日本經濟再生總合事務局(内閣官房日本経済再生総合事務局)在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告(未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~),在成長的戰略成果(5)日本第四次產業革命及新經濟的展開中,分別對於機器人實用、物聯網(IOT)、大數據(BIG DATA)、人工智慧(AI)等提出成果及未來計畫。 機器人加速實用化:首先,機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間,於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」,利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人,將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成,於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證,其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次,開發農業使用之自動駕駛拖車,並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器,可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面,於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送,2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司,進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
英國政府公布醫療器材之「未來法規施行」規劃英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA)在2024年1月9日針對醫療器材(下稱醫材)提出「未來法規施行」(Implementation of the Future Regulations)規劃,旨在提升病人安全,並且確保英國市場對醫療技術創新者來說仍具有吸引力。本次內容主要包含2024年度規劃公告的重大法案,以及2025年後預計實施的核心政策,以下節錄相關說明: 1.預計於2024年實施的法規及政策 MHRA擬定了幾個重要法規及政策的公告時程表,主要包含名為「AI-Airlock」的監理沙盒 (AI-Airlock regulatory sandbox)及數則醫材軟體監管指引,主題有「醫材開發地圖的優良機器學習實踐」(Good machine learning practice for medical device development mapping)、「人工智慧醫材開發和部署的最佳實踐」(AI as a Medical Device(AIaMD) development and deployment best practice)及「資料驅動醫材軟體的研究、發展及治理」Data-driven SaMD research, development and governance);另外,因應世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)於2023月7月26日發佈的 《上市後監督要求之行政立法性文件草案》(draft Post-market Surveillance Requirements Statutory Instrument, PMS SI),英國政府也打算在 2024 年引入相關立法,以加強醫材上市後的監管要求。 2. 未來核心政策規劃 MHRA已選定數個醫材管理核心主題,並預計從2024年上半年開始與利害關係人啟動相關討論會議,以利於2025年後制定更詳細的施政草案。管理議題明確包含對植入式醫材的風險分類進行升級、增加醫材軟體的分類、加強對醫材之品質管理系統與加強技術文件、推行專屬識別碼(Unique Device Identifiers, UDI)、更新臨床試驗施行措施、引入國際承認框架,使已獲得類似監管機構批准的醫材更快進入市場,以及促使英國對於醫材軟體網路安全等基本管理要求持續與歐盟接軌。 以上施政規劃,反映出英國政府為確保民眾安全,欲持續加強醫材品質的風險管理力道,以及隨著搭載AI技術的智慧醫材在各國快速發展,英國政府有意將此類的醫材朝向細緻化管理的布局。此外,英國於2020年脫歐後,歐盟的醫療器材法規在英國已不再適用,故MHRA近年積極發布更適合英國體質的醫材監管政策,以確保國內醫材市場保持國際競爭力,也避免醫材供應鏈發生短缺之情形。
歐盟正式批准基因改造馬鈴薯商業化種植,擬朝向規劃尊重各國決定權的決策程序今(2010)年3月,歐盟委員會正式批准Amflora基因改造馬鈴薯商業種植,此舉係歐盟自1998年以來首次核准種植的基因改造作物。 歐盟委員會內的消費者健康及安全政策部門代表John Dalli表示,經過徹底的科學分析與相關安全檢驗後,將排除與解答對於此一基因改造馬鈴薯之疑慮,因此並無不予核准之正當理由。再者,本次所核准的範圍係Amflora馬鈴薯經處理過後作為穀物飼料之用,將不會提供作為人類食品使用。此外,未來歐盟委員會將決定進口使用基因改造玉米品種與其製成之食品及飼料產品等,這將涉及多種歐盟委員會先前所核准的基因改造玉米品種,如MON810、MON863及NK603等。 但事實上,各界仍對於本次核准的Amflora馬鈴薯與其他三項基因改造玉米的標記基因存有抗藥性的疑慮與爭議,針對於此,去(2009)年6月間,歐盟食品安全管理局(European Food Safety Authority,簡稱EFSA)內的科學小組已再次進行安全檢驗,最後指出,以目前科技水準得出結論,基因改造作物中的標記基因不會對人體健康或是生態環境帶來負面影響。 為能解決批准基因改造作物商業化種植的問題,歐盟委員會考量將進一步規劃如何在決定種植基因改造作物的過程中強化各會員國的決定權,歡迎各界就此提出建議與發表意見,期望由消費者健康及安全政策部門提出一項具備共通性與科學證據基礎的決策過程,以供各會員國於過程中充分反映其立場,並自行決定是否將核准基因改造作物於境內的商業化種植。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。