東京都政府在2022年底發布了「新創全球創新政策」,希望能透過新創全球化的發展帶動產業年輕化,挽救東京在全球新創圈的頹勢。2022年新創生態城市排名東京名列第12名,在其之前的亞洲城市包含第5名的北京、第8名的上海及第10名的首爾,說明了東京在亞洲城市的新創生態排名不如其城市發展一樣的領先群雄。其手段包含在2023年2月以Sustainable High City Tech Tokyo(永續科技城市東京,簡稱為SusHi Tech Tokyo,取壽司的日文諧音)為題,展開一連串將東京打造成新創城市的策略。
關於「新創全球創新政策」中法制方面的政策規劃如下:
1.重新設計法規以培養國內企業家-掌握新創公司的需求,舉行說明會或交流會,來具體後續修法內容。除此之外建立伴走支援制度蒐集新創事業之需求,整合需求對接各主管機關,並協助制度修改之後續追蹤。
2.重新設計全球企業家進入日本的法規-為了增加東京本土的創業公司數量,並加速東京創業公司的全球擴張,制定從海外吸引高級人才的規定,將提出一系列放寬高技能人才簽證簽發條件的特區提案。
3.協助日本新創企業留住外國人才-鬆綁留日簽證規定,使在日一流大學畢業的高階外國人才得於畢業後進入日本新創企業就業或自行成立新創企業。
其他包含結合相關單位包含大學、財團法人與政府部門一同為新創提供支持、培育年輕人創業精神及全球化技能、辦理全球性活動City-Tech.Tokyo並以全國一個品牌的方式向國際推廣日本新創,透過這個「新創全球創新政策」讓日本新創生態發展奪回亞洲冠軍拚向世界前段班。
綜觀來看,東京的「新創全球創新政策」以城市做主體,展現了東京轉變的決心,不只要走在日本最前端更是要走在世界城市的前端。
日前報導指出,在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書(Facebook)帳號及密碼,以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動,遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉,企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。 為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮,馬里蘭州在四月初已立法(撰稿時,此法尚待該州州長簽署)禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面,當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼,或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。 馬里蘭州此一立法,除了在保護員工或求職者的隱私之外,也是為了保障言論自由;且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律,其實對企業亦有助益:其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化,因而可使企業瞭解應如何因應,而可避免許多不必要的訴訟。 雖然輿論對此立法有許多贊同之聲,但亦不乏反對此一立法者,例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動,對於剔除不適任的應徵者,有其必要。 馬里蘭州此一立法乃率全美之先,其他各州可能亦陸續會提出類似法案。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
日本公布《空中移動革命藍圖》日本經濟產業省與國土交通省共同組成的「空中移動革命之官民協議會」(空の移動革命に向けた官民協議会),於2018年12月20日第4次會議中公布《空中移動革命藍圖》(空の移動革命に向けたロードマップ,以下簡稱「本藍圖」),期待飛天車(electric vertical take-off and landing, eVTOL)的實現可在都市交通阻塞時或欲前往離島、山間地區等情形下,提供新移動方式,也可運用於災害時的急救搬運及迅速運送物資等。 本藍圖之「飛天車」係電動垂直起降型的自動駕駛航空機,外型近似直升機,並規劃三條發展路線:實際應用目標、制度及標準之整備、機體及技術之研發。從實際應用目標出發,本藍圖規劃自2019年開始進行飛行測試和實證實驗,以2023年投入運用為目標。首先從運送「物品」開始進展到「部分地區的乘客」,2030年代將再進一步擴大實用到「都市中的乘客」。也可應用於災害應變、急救、娛樂等方面。 為了實現上述目標,即需整備機體安全性、技能證明等及未來投入商業應用時所需之各項標準及制度。當然機體及技術之研發也相當重要,透過試作機研發確保並證明機體安全性及可靠性、自動飛行之機上及地面管理系統、確保達到商業化程度的飛航距離及靜肅性之技術。並設定於投入應用後的2025年開始,重新檢討制度及提升技術。