美國商務部產業安全局對半導體成熟節點晶片的使用進行評估調查
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」
陳奕夫
專案經理 編譯整理
Bureau of Industry & Security, BIS Deploys Assessment On The Use Of Mature-node Chip (2024), https://beta.bis.gov/press-release/bis-deploys-assessment-use-mature-node-chip (last visited Apr. 29, 2024).
吳彬詣，〈歐盟啟用半導體供應鏈示警系統，監測各成員國半導體供應鏈狀況〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023年6月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9007&no=64（最後瀏覽日：2024/04/29）。
許祐寧，〈美國商務部提出CHIPS護欄條款，對受補助者實施限制以維護國家安全〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023年6月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8992&no=64（最後瀏覽日：2024/04/29）。
網路和數位科技正急速翻轉我們的世界，建立「歐盟單一數位市場」(EU Digital Single Market)為歐盟執委會的首要優先政策項目之一，發展健全的單一數位市場可為歐盟增加4,150億之經濟成長，創造數以萬計的新工作機會，實現一個充滿活力的知識型社會。然服務的「上網」仍存在一定程度尚未跨越之障礙；根據調查，超過90%的歐洲人擔憂他們所使用的行動應用程式(apps)沒有經過他們的同意即蒐集其個人資料。使用者對網路服務欠缺信任，產業以及政府亦無法充分透過數位科技工具獲益，因此如何提升人民對於網路服務的信任成為歐盟官方當前重要議題。 為解決此問題，歐盟執委會已著手進行個人資料保護法規的改革，針對現行的資料保護法規提出新修法案，主要目標在加強人民於個人資料保護之相關權益，以降低使用者個人隱私遭洩漏的疑慮，此外也將對企業帶來諸多利多。新修法案針對人民權益保障的加強，包括： 1.被遺忘權(A right to be forgotten)：已明文規定於現行歐盟資料保護法規，新修法案將更進一步強化個人被遺忘權的行使－尤其是青少年。對此歐盟理事會表示贊同，但亦強調被遺忘權並非絕對之權利，不應凌駕於言論自由以及新聞自由之上。 2.資料可攜帶權(A right to data portability)：使用者可更輕易的移轉其個人資料於不同的網路服務提供者之間。 3.個資被駭之被告知權：若網路服務提供者發生嚴重個資洩漏事件必須盡快告知主管機關，讓使用者得採取適當措施。 4.個資保護措施優先：強調在服務或產品早期開發階段就應該優先考量個人資料保護措施的設計，取代事後補救的觀念；尤其社交網路服務或行動apps相關服務的開發，隱私默認的設定應為預設之常態。 新修法案也包含多項對相關企業有利之措施，例如： 1.一歐陸一法律：企業在歐盟經濟區域遵行單一之歐盟資料保護法規，而非28國不同法規，預估每年可節省23億歐元之遵法成本。 2.單一監管窗口：整合28國主管機關以建立單一對外監管窗口，讓欲經營歐盟市場的企業與主管機關的交涉能更簡單、有效率。 3.參與歐盟市場之企業皆遵守相同標準法規(European rules on European soil)：依現行歐盟法規，設籍於歐盟境內之企業必須遵守比境外企業更嚴格的法規標準，故新修法案極力建立公平競爭環境，經營歐盟市場之企業不論是否設籍於歐盟皆等同對待。 4.簡化繁文縟節之行政規定：新修法案刪除了企業通知主管機關等不必要之繁文縟節要求，此尤其利於中小企業節省行政成本。 5.免除中小企業進行個資影響評估之責任：除非有明確顯見之風險，始課予中小企業個資影響評估之責任。 歐盟執委會、理事會與議會於2015年6月開始針對資料保護法規新修法案進行三邊協商，預計於2015年底完成最終之協議。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
聯合國推動「全球綠色新政」並倡導各國促進綠色投資及研發活動聯合國環境規劃署（UNEP）正式發表「全球綠色新政」（Global Green New Deal）報告，建議各國投入GDP1%（約7,500億美元）資助綠色環境建設及發展，除期使更落實綠色經濟倡議（Green Economy Initiative）內容外，並希望以此帶動綠領就業（Green Collar Job）及促進綠色研發活動蓬勃。 聯合國UNEP於2009年2月對外發表全球綠色新政報告，並倡導五大重要投資領域，包括以下： （1） 提昇各新舊建築物能源使用效率領域之投資。 （2） 再生能源（包括太陽能、風力、地熱能、生質能等）領域之投資。 （3） 永續交通運輸環境（包括氫能汽車、高速鐵路、快速捷運系統等）領域之投資。 （4） 全球性生態構成（包括潔淨水、森林、土壤等）基礎環境領域之投資。 （5） 永續農業（包括有機農產品）領域之投資。 聯合國UNEP並於研究報告中強調：綠色經濟轉向之根本驅動力在於導入相關綠色科技之解決方案，包括各種清潔生產製程、污染防治技術，以及管末和監控技術，涵蓋know-how、流程、商品、服務、設備、組織和管理等，均為綠色經濟蓬勃發展之關鍵環節。 而世界各國關於推動綠色新政投資之規劃行動，如歐盟於2008年11月29日通過經濟振興方案，總預算為2000億歐元(1.5%EU的GDP)，方案內容涵蓋4大優先領域，亦即為民眾(people)、商業(business)、基礎建設及能源(infrastructure and energy)、研究與創新(research and innovation)，歐盟也呼籲各國應多投入綠色科技研發活動。 而美國2009年2月通過之復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)，亦將綠色新政涵蓋其中，其中編列61.3 billion美元投入「清潔、效率能源方案」，主要係投資於提升能源效率、發展潔淨能源及交通效率及科技研發等。 以外，日本政府於2009年2月亦指示著手研擬「綠色新政」規劃，，預計於6月後向首相提出建議書，以因應氣候變遷及經濟危機威脅等危機。而南韓則是於2009年1月宣布未來4年將投入50兆韓元推動「綠色新政」，並以此投資行動，刺激創造更多的綠色就業機會。