因應生成式AI(Generative AI)快速發展,日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引,於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」(AI事業者ガイドライン案,以下簡稱指引),公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外,並進一步針對AI開發者(AI Developer)、AI提供者(AI Provider)及AI利用者(AI Business User)提出具體注意事項,簡述如下:
(1)AI開發者:研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用,故指引認為開發者應事先採取可能對策,並在倫理和風險之間進行權衡,避免因重視正確性而侵害隱私或公平性,或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外,開發者應盡量保留紀錄,以便於預期外事故發生時可以進行說明。
(2)AI提供者:向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提,提供AI系統和服務,並避免侵害利害關係人之利益。
(3)AI使用者:基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI,以最大限度發揮AI效益,提高業務效率及生產力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國會於2013年4月提出「節能暨產業競爭力法」(Energy Savings and Industrial Competitiveness Act of 2013)草案,並進行審議。該草案由參議員Shaheen女士及Portman先生共同提出,於二讀後交付予參議院「能源暨自然資源委員會」(the Committee on Energy and Natural Resources)進行討論表決。委員會於2013年5月13日以多數決批准該草案並修正若干條款,全案排入美國國會第113會期等待表決。 本草案屬於包裹式立法,旨在提昇住宅及商用建築並產業等多面向之能源節約,共分成四個章節: 首先對於提昇產業生產競爭力領域(Industrial Efficiency and Competitiveness),加強產業轉型,草案中修正「能源獨立及安全法」(Energy Independence and Security Act of 2007)、「能源政策及管理法」(Energy Policy and Conservation Act,並刪修「2005年能源政策法」及「1992年能源政策法」若干條款。計劃在能源部下,成立「供應鏈之星」(Supply Star Program) 計畫,推動整體產業供應鏈之能源效率,達節能、節水或其他自然資源目的。 其次,在建築(Buildings)領域,草案乃修正「能源管理及生產法」(Energy Conservation and Production Act),更新「模範建築能源規範」(model building energy codes);就住宅建築及商用建築,分別以「2009國際能源管理規範」 (International Energy Conservation Code, IECC)及「ASHRAE標準90.1-2010」作為基準,並將經濟成本效益納入考量。 以及在私用商業建築效率提升融資機制(Private Commercial Building Efficiency Financing)上,能源部將啟動「商業建築能源融資倡議」(Commercial Building Energy Financing Initiative),在州的層級,擴大私部門及商業建築進行能源效率翻新工程之補助範疇。 第四,關於聯邦公部門機關之能源效率(Federal Agency Energy Efficiency),草案乃修正「國家能源管理政策法」(National Energy Conservation Act),討論將在聯邦公部門建築導入資通訊科技(ICT),推動能源效率及節約。 本草案就公部門及私部門能源效率之提升皆有著墨,觀察該草案目前已獲得美國商會等數百位企業團體支持。若本會期能順利通過,勢必對於既有能源法制產生一定之變革,相關趨勢當值留意之。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本內閣府研議「網路資訊安全判斷基準草案」並將作為未來機關處理共同標準日本內閣府網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)於2017年7月13日第14次會議中提出對2020年後網路安全相關戰略案之回顧(2020年及びその後を見据えたサイバーセキュリティの在り方(案)-サイバーセキュリティ戦略中間レビュー-),針對網路攻擊嚴重程度,訂立網路安全判斷基準(下稱本基準)草案。對於現代網路攻擊造成之嚴重程度、資訊之重要程度、影響範圍等情狀,為使相關機關可以做出適當之處理,進而可以迅速採取相應之行動,特制訂強化處理網路攻擊判斷基準草案。其後將陸續與相關專家委員討論,將於2017年年底發布相關政策。 本基準設置目的:為了於事故發生時,具有視覺上立即判斷標準,以有助於事故相關主體間溝通與理解,並可以做為政府在面對網路侵害時判斷之基準,成為相關事件資訊共享之體制與方法之基準。 本基準以侵害程度由低至高,分為第0級至第5級。第0級(無)為無侵害,乃對國民生活無影響之可能性;第1級(低)為對國民生活影響之可能性低;第2級(中)為對國民生活有影響之可能性;第3級(高)為明顯的對國民生活影響,並具高可能性;第4級(重大)為顯著的對國民生活影響,並具高可能性;第5級(危機)為對國民生活廣泛顯著的影響,並具有急迫性。除了對國民及社會影響,另外在相關系統(システム)評估上,在緊急狀況時,判斷對重要關鍵基礎設施之安全性、持續性之影響時,基準在第0級至第4級;平常時期,判斷對關鍵基礎設施之影響,只利用第0級至第3級。 本次報告及相關政策將陸續在一年內施行,日本透過內閣府網路安全戰略本部及總務省、經濟產業省與相關機構及單位之共同合作,按照統一之標準採取措施,並依據資訊系統所收集和管理之資料作出適當的監控及觀測,藉由構建之資訊共享系統,可以防止網絡攻擊造成重大的損失,並防止侵害持續蔓延及擴大,同時也將為2020年東京奧運會之資訊安全做準備。我國行政院國家資通安全會報目前公布了「國家資通安全通報應變作業綱要」,而日本以國民生活之影響程度標準列成0至5等級,其區分較為精細,且有區分平時基準及非常時期基準等,日本之相關標準可作為綱要修正時之參考。
桃莉羊誕生十年 複製技術之醫療運用距收成階段仍遙遠十年前的 7 月 5 日 ,全世界第一隻複製的哺乳類動物桃莉羊在英國誕生。 複製羊成功的案例,吸引了如潮水般的錢潮,流入探索利用這項新技術的領域,諸如有關治療癌症、心臟病、阿茲海默症和其他嚴重疾病的研究。科學家應用在姚莉身上的技術是屬於「細胞核轉置技術」( SCNT ),簡言之,是把卵子的細胞核取出,然後把身體細胞的細胞核放入這個卵子中。在這個新建構的卵子中,只有來自身體細胞的染色體,而沒有原卵子的染色體,新卵子中僅含有提供身體細胞者的基因組,所以稱之為「複製」。科學複製有很大的潛在風險,代價又高,但它對醫學研究仍有很大的貢獻,其中最引人注意的,就是可取得胚胎幹細胞。 幹細胞是一群尚未完全分化的細胞,同時具有分裂增殖成另一個與本身完全相同的細胞,以及分化成為多種特定功能的體細胞兩種特性,在生命體由胚胎發育到成熟個體的過程中,扮演最關鍵性的角色。研究人員相信未來可以利用幹細胞,修復或是更換受傷或是病變的器官中的細胞或組織,特別是利用有患者自己基因的幹細胞組織移植,可以避免免疫系統的排斥現象。 當年科學家複製桃莉羊時所抱持之野心不小,然而這十年來,科學家們並沒有能夠達成以幹細胞治療人類疾病的目標,雖然因複製 技術本身具有高度爭議性,許多國家已立法予以規制,然卻依舊無法避免如 前首爾大學教授黃禹錫偽造幹細胞研究成果的醜聞發生,這項醜聞使原本即因幹細胞研究和倫理會產生衝突而不易獲得公私部門經費支持的研究工作,更為雪上加霜。 英國胚胎學者指出,回顧過去醫學研究史上的新發現,不論是試管嬰兒或是其他的技術,從第一次到最後技術完全成熟階段,都需要花很長的時間一步步完成,未來可能還需要五十年的時間,複製技術對醫學的貢獻才可能到達豐收階段。