歐美貿易與技術理事會(EU-U.S. Trade and Technology Council,TTC) 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議,依據會後聯合聲明,雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰,同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作,並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準,簡述如下:
(1) AI技術:採取「風險基礎方法」(risk-based approach)實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖(Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management),提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險;更新關鍵AI術語清單(a list of key AI terms),減少雙方於概念認知上的誤差;承諾建立對話機制,以深化雙邊合作。
(2) 半導體:為促進半導體供應鏈韌性(resilience)與協調(coordination),將延長實施「供應鏈早期預警機制」(joint early warning mechanism)及「透明機制」(transparency mechanism)兩項行政安排,共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。
(3) 量子技術:雙方將成立量子工作小組(Quantum Task Force),以制定統一量子技術標準,加速技術研發。
(4) 6G技術:雙方通過「6G願景」(6G vision),並對於未來研究合作簽署行政安排(administration arrangement),建立6G技術開發共同原則。
歐美雙方期望透過上述作法,促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化,以確保經濟安全及落實數位轉型,確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)與以色列專利局(The Israel Patent Office,簡稱ILPO)宣布以色列專利局將參與合作專利分類(The Cooperative Classification Patent,以下簡稱CPC)系統。以色列專利局是以色列智慧財產權審查及註冊的主管機關,主要負責智慧財產權如專利、設計、商標的審查、註冊及異議。 CPC已於2013年1月正式啟用。美國專利商標局及歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)自2010年10月共同發展一個可用於雙方不同審查程序的相容分類系統,降低工作上不必要的重複作業以強化效率。美國專利商標局局長Michelle K. Lee.表示:「合作專利分類系統了除證明美國專利商標局與以色列專利局良好的關係及合作精神外,更能夠幫助國內外申請專利的創新者與企業。」 美國專利商標局已於2016年7月提供以色列專利局CPC的相關訓練。美國專利商標局及以色列專利局預計進一步著手進行更深入的CPC相關訓練與交流事宜。以色列專利局及美國專利商標局之間的合作正持續擴展當中,並已達到以CPC為以色列專利局所收藏之專利進行分類的目標。以色列專利局局長Asa Kling表示:「隨著新系統的轉變,以色列專利局將強化審查專業及效率,並改善提供給以色列申請人的服務。」
日本修訂《數位行政推動法》,完善行政機關雲端服務之使用環境日本自2002年制定《活用資訊通信技術推動行政相關法律》(情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律,現簡稱《數位行政推動法》)以來,已歷經多次修正,旨在因應國家面臨數位轉型時代,持續調整法規以促使資訊通信技術有效應用於行政領域,並提升國家行政效率、改善國民使用政府服務之便利性為目的。日本數位廳(デジタル庁)於2024年12月9日向日本國會提出修正案,經通過後已於2025年3月8日開始施行。關於《數位行政推動法》本次修正重點簡要如下: 1. 增訂第18條第1項、第2項,要求中央(国家)與地方政府(地方公共団体)共用雲端服務環境之規章制度: 透過立法要求中央(国家)應採取相關必要措施,使地方政府(地方公共団体)能共用雲端服務,並促進公共資訊系統的有效利用,以及完善資訊系統之開發與維運,據以強化資訊共享基礎。 2. 增訂第18條第3項、第4項,使行政機關利用雲端服務之責任明確化: 明訂各行政機關,應提供行政事務專用的雲端服務,並開發符合服務需求之公共資訊系統,據以有效提升政府公共服務品質。 3. 增訂第19條第1項至第3項,要求中央(国家)與地方政府(地方公共団体)建立共同使用雲端服務之相關費用規章: 有關雲端服務提供者(Cloud Service Provider,簡稱CSP),包含AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等,與行政機關簽訂相關之雲端服務合約,若地方或民間因使用同一雲端服務而須另支付CSP雲端使用費時,為強化公部門雲端服務基礎環境治理,依本條規定授權先由日本各府省廳、地方政府、行政法人等先向數位廳支付雲端服務使用費,再由數位廳統籌後向CSP支付款項,同時由數位廳訂下規格要求,以利公部門採購作業,促使行政機關與CSP之間的合約、雲端服務品質等得到一元化管理。 日本為了促進國家之行政事務能更有效率地推展,透過立法要求中央與地方間之行政機關應完善雲端服務基礎環境供行政事務專用,與建立相應之費用規章,以強化機關間資訊共享。不僅如此,依據本次修正之第18條「應採取必要措施」,其未來所採用之行政規則與具體實踐方式,如何有效提升行政資訊系統效率,仍可持續關注其發展情況。日本藉由持續完善法規與操作機制,打造中央與地方能夠共享、互通的公務體系雲端服務環境,提升人民使用數位化公共服務品質之作法,值得我國未來參考借鏡。
美國聯邦交通部公布自駕車4.0政策文件美國交通部(Department of Transportation)於2020年1月8日公布「確保美國於自動駕駛技術之領導地位:自駕車4.0」(Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies : Automated Vehicles 4.0)政策文件,提出三個核心原則及相對應的策略規劃: 一、 使用者與社會的保護: 整合自動駕駛技術之安全性,包括防堵對自駕車性能之詐欺或誤導行為,以強化民眾對此新興技術的信心。 與自駕車技術開發商、製造商及服務商合作,預防與降低惡意使用自動駕駛技術所造成的公共安全威脅及犯罪,如制定網路安全標準、於運輸系統之資料傳輸媒介及資料庫設計能夠防止、反應、偵測潛在或已知危險之可行作法。 要求製造商於設計和結合相關自動駕駛技術時,採取具整體風險考量之方式,以確保資料安全性與公眾隱私保護,特別是針對駕駛者與乘客,以及第三人資料存取、分享及使用。 支援與協助自動駕駛技術研發,並透過提供多樣化商品和服務,滿足消費者需求並增加自駕車的普及性,使國人能使用安全且能負擔的移動載具。 二、 保障市場效率: 採取靈活及技術中立政策,由大眾選擇具經濟及有效率的運輸方案。 透過相關智慧財產法規,保護相關技術,並持續推動經濟增長之政策及提升國內技術創新競爭力。 收集與研擬國內外法規資料,並使自動駕駛技術產品及服務能夠與國際標準接軌。 三、 促進與協調各方合作: 積極協調全國自動駕駛技術研究、法規和政策,以利有效運用各機構資源。 參考國際間自動駕駛技術標準及監理法規,並與各州政府及業界共同研擬與整合自動駕駛技術至現行運輸系統標準與相關法規。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)