韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups, MSS)於2023年8月30日公布「韓國新創政策」(Startup Korea),是一項提供新創企業中、長期支持的全面性政策。
韓國中小企業暨新創事業部部長李泳(LEE Young)指出,韓國新創生態圈受政府積極推動創新創業政策以及鼓勵創業的大力支持不斷蓬勃發展。而政府創新創業政策在面對近年來勢洶洶的全球數位浪潮中,必須有所變革創新,方足以因應現今數位經濟時代下之產業轉型需求,從而在競爭激烈的全球市場中勝出。
「韓國新創政策」提出三大重點策略:
(1)超越邊界(Beyond Boundaries):MSS將打造國際級的創業生態新系統,以加速韓國新創企業與國際接軌。
放寬外國專業人才工作簽證(E-7 Visa)申請標準,向擁有創新技術發展可行性的外國新創提供創業家簽證(Startup Visa)和資金,以建立更具包容性的創業生態系統。
(2)團結一致(Solidarity):MSS將推動政府民間攜手整合資金投入新創,同時還將為新創企業引介更多的財務資源。
設立「韓國新創基金」(Startup Korea Fund),由政府與民間共同投資,目標是到2027年時基金總規模可達2兆韓元,將以具先進科學和工程創新技術的深度技術(Deep Tech)新創,例如AI、半導體等為重點投資對象。此外,亦將透過更多元的投資和貸款模式,增加新創企業取得資金的管道。
(3)產業群聚、平等機會以及開放式創新(Regional Startup, Equal Opportunity + Open Innovation):MSS將推動新創產業群聚生態鏈的發展,以及加速企業集團與新創企業的鏈結。
計劃建構新創產業群聚生態鏈,以帶動長期被忽視的區域產業發展可能性。例如將在定錨企業(Anchor Company)、大學以及研究機構緊密生活商圈中建設Space-K創業中心(Provincial Space-K)。又,推動新創與企業間之合作項目擴大到AI以及生物技術等十大新興產業。
藉由「韓國新創政策」,韓國力求實現新增5家百大新創獨角獸,以及成為全球前三大「新創企業之國」之目標。
面對全球數位轉型浪潮,台灣政府應從國際動向觀察政策趨勢,韓國中小企業暨新創事業部發布之「韓國新創政策」,非常值得我國參考借鏡。
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規,以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》(Fortschritt durch Datennutzung)文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定,規劃德國資料政策與法規的工作進程,以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下: 1.更多的資料: (1)公部門資料:藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性,並透過新訂法規提升資料近用機會,包括《交通資料法》(Mobilitätsdatengesetz)確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》(Bundestransparenzgesetz)作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》(Forschungsdatengesetz)簡化科研資料的取得,以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料:德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本,以降低資料的交易、操作成本,並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》(Beschäftigtendatenschutzgesetz),重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料:德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循,確保資料的品質、互操作性,以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範,並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責;另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化:為使資料可持續地利用與發展,政府機關方面將設置資料專責人員,並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面,將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念,促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面,顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題,亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書,著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
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。