美國產業安全局(Bureau of Industry and Security,下稱BIS)於2024年1月18日,針對直接或間接支持美國國家安全和關鍵基礎設施,全面評估供應鏈中成熟節點半導體設備的使用情況。本次調查將根據《1950年國防生產法》(Defense Production Act of 1950)第705條進行,以評估在美國關鍵產業(如電信、汽車、醫療設備和國防工業基地)的供應鏈中使用由中國公司生產的成熟節點晶片的程度和影響力。
BIS同時提供常見問答予各界參考,主要包括如下內容:
(1)本次評估調查為一次性的資訊蒐集;不排除未來也可能依指示再次進行類似的評估。
(2)本次評估將提供後續政策制定的參考,以加強半導體供應鏈,促進傳統晶片生產的公平競爭,並降低中國對美國帶來的國家安全風險。
(3)自1986年以來,BIS已就造船、戰略性材料、太空和航空、火箭推進、彈藥和半導體等廣泛項目進行過約60多項評估以及150多項調查。
(4)商務部可能會公開一份主要調查結果的摘要說明。
(5)本次評估並非根據《2021年國防授權法案》(National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2021,即俗稱之《晶片法》)第9902節規定進行。個別對調查的答覆不會影響申請《晶片法》或其他政府資助的資格或考量。
(6)本次評估並非BIS對於高階運算晶片規範的一部分,而是著重成熟節點或傳統晶片的舊技術。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國、日本、韓國於2024年4月25日舉辦首屆「顛覆性技術保護網路高峰會」(Disruptive Technology Protection Network Summit,下稱高峰會),就顛覆性技術保護展開正式合作。 此高峰會係為履行三國於2023年8月18日「大衛營」(Camp David)峰會作出之「未來每年度應至少舉行一次三方國家會談」承諾。美國積極利用此高峰會,深化美國顛覆性技術打擊小組(Disruptive Technology Strike Force)與日本、韓國相應執法單位的資訊交換機制或經驗分享,加強技術保護及打擊相關犯罪活動。有關本次高峰會進展,簡要彙整如下: 一、經驗與案例分享:三國執法單位各自說明其技術保護工具、政策之最新舉措,並進行執法案例分享。 二、相關執法單位簽署合作意向書: (一)美國司法部(The Department of Justice)、日本警察廳(警察庁)和韓國法務部(법무부)共同簽署「深化技術外洩執法資訊分享合作意向書」(Letter of intent on deepening information sharing for tech leak law enforcement)。 (二)美國商務部(The Department of Commerce)、日本經濟產業省(経済産業省)和韓國產業通商資源部(산업통상자원부)共同簽署「實施出口管制合作意向書」(Letter of intent for cooperation on export control implementation)。 三國共識非法出口貨品或移轉技術行為,已對國家安全、經濟安全構成威脅,除持續優化相關法規外,有必要強化三國「執法面」連結,進行較即時的打擊犯罪跨國合作,防範民族國家境外勢力(Nation-state adversaries)以不正當手段獲取先進技術,並建立更全面的國際「顛覆性技術保護網路」(Disruptive Technology Protection Network)。
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
日本政府對於「小型無人機進階安全確保制度」進行研議,並研提「航空法」修正建議日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会),聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長,並由國土交通省航空局協助辦理,民間參與者則多為相關產業公協會,目前規劃每兩個月開1-2次會議,其運行方式包括:原則上為非公開會議,其會議資料將於會後公開,但若議長認有必要,則得決定一部或全部不公開;此外,對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見,亦應聽取。 為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性,本次會議對「航空法」提出如下修正建議: (1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外,尚有其他相關飛安重要事項亦應注意,例如:機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機,對於機體性能及操控者技術應有更高要求,未來可思考訂定罰則或提供擔保)。 (2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範,除因此處操控無人機容易誤入禁區外,該範圍以內通常是飛安事故搜救區,恐妨害搜救之進行。 (3)關於禁區內飛行許可之審查,應包含:機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。 (4)對於商業、營業用無人機,應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準!