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」
澳洲政府2024年5月23日公布「國家電池戰略」(National Battery Strategy),這是澳洲政府推動「澳洲未來製造」(Future Made in Australia)政策計畫重要的一環。該戰略概述政府將如何擴大澳洲電池製造能力和發展專業技術,提升澳洲的經濟韌性和安全性。 戰略文件中,主要行動分為五項: 一、建立電池製造能力,增強經濟韌性,利用優勢促進國家經濟增長: 以2024年4月公布的《澳洲未來製造法》(Future Made in Australia Act)作為支持電池行業的法源。政府未來10年會提供227億澳元,投資包括再生氫、綠色金屬、低碳液體燃料、關鍵礦產精煉和清潔能源製造技術。 二、培養人才知識和技能,創造澳洲本土工作機會: 建立電池製造園區,結合企業和研究機構,將電池研究集中在有顯著需求和具市場潛力的領域。 三、確保澳洲在全球電池供應鏈中的地位: 重點支持構建供應鏈韌性的製造業,透過國際合作,應對氣候挑戰,支持電力轉型,創造清潔能源貿易機會,推廣高ESG標準。 四、在永續、標準和循環經濟方面引領世界 支持澳洲各地建立電池回收設施,補助電池回收技術的研究和測試,同時要求電池產業採取嚴格和有效的ESG措施。 五、促進各級政府合作 與各級政府合作,採取一致的標準和方法發展電池技術。透過聯合採購推動電池產業,並集中管理和輔導澳洲電池製造商。 澳洲擁有豐富的礦物資源,供應全球一半的鋰,但是其所製造的加工電池元件占全球不到1%;「國家電池戰略」的發布顯示澳洲政府希望利用自身優勢,在全球能源轉型中佔有一席之地的企圖心。
日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告為釐清自駕車事故發生時,該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定,國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」,檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念?(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任?(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理?(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故,是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題,並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點,研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任,由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任,故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者,不負運行供用者責任。此外,研究報告亦指出,從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者,以及迅速使被害者得到救濟觀之,自動駕駛系統下之自損事故,應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。
BSI公布個人資料管理系統標準之草案英國國家標準組織(British Standard Institution)於2009年1月8日公布個人資料保護管理系統標準(標準標號為DPC BS 10012)之草案,使組織在個人資料儲存管理工作上符合個人資料保護法(Data Protection Act 1998,DPA)之要求。 有鑑於利用個人資料管理系統(personal information management system,PIMS)管理業務上取得之資料之情形日益增多,而觀諸該資料之性質,通常多為DPA所規範定義的「個人資料」。因此,為使個人資料管理有其標準規範,並得以運用在任何規模之公私部門,使組織內之個人資料管理系統符合DPA之規範且具有一定程度之安全性,BSI試圖提出有關個人資料管理一致性之標準規範,以供組織在個人資料處理程序工作上之遵循。該標準規範如同BS EN ISO 9001:2000之品質管理系統(Quality Management System)及BS ISO/EC 27001:2005之資訊安全管理系統標準,以PDCA週期(Plan-Do-Check-Act)進行規劃,並透過執行所規範之流程落實個人資料之保護。 目前該草案已經公布,BSI於2009年3月31日前將接受各界對於該草案之諮詢及舉辦公聽會,以求標準規範之完善。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。