經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段:
1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。
2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。
3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。
4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國總統於2022年3月9日簽署有關監管數位資產的行政命令(Executive Order on Ensuring Responsible Development of Digital Assets),有鑑於加密貨幣(cryptocurrencies)在內的數位資產於過去大幅成長,自5 年前的 140 億美元市值快速增長到去年11月的 3 兆美元市值,並且有100 多個國家正在探索央行數位貨幣(Central Bank Digital Currency, CBDC)。為使美國政府有整體性的政策以應對加密貨幣市場的風險與數位資產及其基礎技術的潛在利益,該行政命令以消費者與投資者保護、金融穩定、打擊非法融資、增進美國競爭力、普惠金融、負責任的創新為六大關鍵優先事項。 為實現關鍵優先事項,行政命令中所採取的具體措施包含:(1)政府機關應合作來保護美國消費者與企業,以因應不斷成長的數位資產產業與金融市場變化; (2)鼓勵金融監管機構識別與降低數位資產可能帶來的系統性金融風險,制定適當的政策建議以解決監管漏洞;(3)與盟友合作打擊非法金融與國安風險,減輕非法使用數位資產所帶來非法金融與國家安全風險;(4)運用數位資產的技術,促進美國在技術與經濟競爭力上保持領先地位;(5)支持技術創新並確保負責任地開發與使用,同時優先考慮隱私、安全、打擊非法利用等面向;(6)鼓勵聯準會研究CBDC,評估所需的技術基礎設施與容量需求。
歐洲理事會( European Council ) 通過「菸草製品指令」修正案(Revision of the Tobacco Products Directive)歐洲理事會( European Council ) 於今年度(2014)3月14日通過「菸草製品指令」修正案(Revision of the Tobacco Products Directive),並預計於5月公布生效。指令生效後,歐盟各會員國應於指令公告歐盟官方公報後兩年內,將本指令內容納入其內國法體系中。 該項指令為降低菸草製品對未成年人吸引力,針對菸草製品包裝及成分管制達成共識,並將電子菸納入本次修法規範,指令主要規範內容如下: (一)警示文字和圖示應同時呈現 嚴格規範菸草產品需標示有礙健康的訊息和警語,並以圖示與文字呈現。除涵蓋外包裝正面與背面的65%外,側邊應標記妨害健康之警示。例如:「尼古丁會上癮,可能有害健康」或,「受損肺部圖片」。 (二)菸草產品成分與添加物之管制 菸草產品的外部包裝與內容物部份,需讓消費者清楚瞭解,購買的菸草產品有危害健康之疑慮。例如:不得將菸草產品以糖果、或香水化妝品等樣式包裝之;並嚴禁添加水果口味,薄荷或香草等添加物抑制菸草刺激氣味。 (三)全面禁止電子菸品廣告之播放 本次修正案更規定歐盟各會員國將於2016年起禁止撥放任何有關電子菸品銷售或販賣之廣告。 日前,我國衛福部食品藥物管理署公布市售電子煙檢驗報告,其中市售電子菸尼古丁檢出率達86%。我國有關單位除應提高我國菸品查緝管制強度外,實可借鏡歐盟新近管理作法,強化我國電子菸、菸品標示與相關管制規範。
美國白宮發布《晶片與科學法》實施一周年總結美國白宮(The White House,以下簡稱白宮)於2023年8月9日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act,以下簡稱晶片法)頒布一周年之總結,說明相關補助及租稅優惠措施之實施成效。自晶片法施行以來,已吸引高達1,660億美元之私人投資,並有50所以上大學宣布將開設半導體人力培訓課程,顯示晶片法對半導體生產製造在地化已有相當成效。晶片法施行後推動之措施如下: 1.說明半導體補助申請流程及條件 美國國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology)於2023年2月28日分別發布「半導體製造補助之申請指引」(Funding Opportunit–Commercial Fabrication Facilities)與「半導體製造補助願景」(Vision for Success: Commercial Fabrication Facilities),說明晶片法補助目的、申請流程、條件以及注意事項,並於同年6月23日更新相關內容。 2.說明柵欄條款之運作方式 美國商務部(Department of Commerce)與財政部(Department of Treasury)2023年3月23日於美國聯邦公報(Federal Register)發布法規預告(proposed rules),詳細說明晶片法內柵欄條款(guardrails)之運作方式。根據法規預告之內容,受補助人於受補助後的10年內若未經美國商務部與財政部同意,不得於中國等特定國家進行半導體製造設施「實質擴廠」之「重大交易」,避免受補助人將晶片法提供之補助用於中國,進而侵害美國國家安全。 3.強化半導體研發創新 美國商務部於2022年9月6日發布「美國晶片補助戰略」(A Strategy for the CHIPS for America Fund),說明商務部將與國家科學基金會(National Science Foundation)等建立「國家半導體科技中心與執行國家先進封裝製造計畫」(National Advanced Packaging Manufacturing Program),協助美國維持半導體研發之領先地位,並大幅縮短研發成果商用化之時程。 4.保障區域經濟發展與創新 美國商務部於2023年5月發布第1期「科技中心計畫」(Tech Hubs Program)申請指引,協助區域製造、商業化和部署關鍵技術;並於2023年6月發布第1期「重新競爭領航計畫」(Recompete Pilot Porgram),為長期處於經濟困境的美國社區提供就業機會。
何謂「三螺旋理論」三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。