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」
人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下: 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題,而非只是說明解決方案; 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益,在招標階段敘明以公共利益為核心,並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準; 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則; 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
綠色管制風潮與挑戰 經濟部中小企業處推動輔導計畫歐盟於2003年通過WEEE及RoHS兩項環保指令,分別為有關「廢電子電機產品回收」(Waste from Electronic and Electrical Equipment, WEEE)及「禁用物質防制」(Restriction on the Use of Hazardous Substances, RoHS)兩項指令,明確規定行銷歐洲市場之電機電子產品,自去(2005)年8月及今年7月起,必須符合WEEE及RoHS禁用六項有害物質(鉛、鎘、汞、六價鉻、PBB及PBDE) 兩指令之規定,才能進入歐洲市場。簡單來說,WEEE係為確保在產品到達壽命終結時,其廢棄的零組件不致污染環境,同時部分材料還要能回收再利用;RoHS旨在規範產品的上游設計及中游製造段必須符合嚴格的環保規範,此兩項環保指令勢必對台灣每年輸往歐洲的電機電子產品,產生相當程度的衝擊,若是產品不符合相關規定,最嚴重將遭受到產品下架的處分。 對此,經濟部擬訂了「我國產業因應歐盟環保指令行動方案」,以今年6月底前輔導輸歐產值80%廠商符合RoHS指令要求為目標,而為了協助台灣中小企業因應新規定,中小企業處將輔導320家中小企業進入綠色材料與供應鏈體系,並與國際綠色供應鏈接軌,提高中小企業綠色競爭力。
日本《航空法》修正後之無人機最新政策發展 英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。