2024年9月1日,澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government,下稱政策)。澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,以下稱DTA)提出此政策,旨於透過提升透明度、風險評估,增進人民對政府應用AI的信任。
1. AI之定義
此政策採經濟合作暨發展組織(OECD)之定義:AI系統是一種基於機器設備,從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。
2.適用範圍
(1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體(non-Corporate Commonwealth entities, NCE)」,非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分,且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。
(2)依據2018年國家情報辦公室法(Office of National Intelligence Act 2018)第4條所規定之國家情報體系(national intelligence community, NIC)可以排除適用此政策。
3.適用此政策之機構,須滿足下列2要件
(1)公布透明度聲明
各機構應在政策生效日起的6個月內(即2025年2月28日前)公開發布透明度聲明,概述其應用AI的方式。
(2)提交權責人員(accountable official,下稱AO)名單
各機構應在政策生效日起90天內(即2024年11月30日前)將AO名單提供給DTA。
所謂AO的職責範圍,主要分為:
I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制,並定期審查、控管落實情況,並向DTA回報;鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練,並依業務範圍進行額外培訓,例如:負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員,使機構內的利害關係人知道政策的影響。
II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時,通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例,資訊應包括:AI的類型;預期的AI應用;該機構得出「高風險」評估的原因;任何敏感性資訊(any sensitivities)。
III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口
IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議(whole-of-government forums)。
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美國「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, ARRA),將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」(electronic health records, EHRs)系統為目標,共挹注190億美元的經費,透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金,鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年,醫師或醫療院所符合實質EHR使用者(meaningful EHR user)的標準,至多可獲得44000美元的獎勵金;倘於2015年後,其尚未成為實質EHR使用者,則將以每年多1%的比例,逐年減少其醫療保險補助額,直至2019年將減少5%。為了施行此政策,ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準,包含了相互運用性(interoperability)、臨床功能性(clinical functionality)及安全性等標準。 EHR系統的基礎,也就是電子醫囑(e-prescribing)所涵蓋的功能,能提供臨床及藥費的即時資訊,供醫師判斷何種藥物(包含學名藥)最為安全,且可符合病患經濟負擔;亦可顯示該病患用藥紀錄,及其他醫生曾開立的處方,供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象,若系統偵測出藥物間相斥的情形,亦將自動發出安全警示。此外,以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式,不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間,亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會(Pharmaceutical Care Management Association, PCMA)所贊助的調查研究指出,ARRA中的病歷健康資訊科技化措施,將使e-prescribing的運用率,在未來五年內增加75%;而在往後10年,此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤,消弭因服藥錯誤導致的死亡事件,並能節省220億的用藥支出;其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛,為達成自動駕駛目標,車聯網(Connected driving)及智慧交通系統(Intelligent transport systems)技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術,使車輛間(Vehicle-to-Vehicle, V2V)或車輛對基礎設施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等彼此交換訊息,或是將行車資訊傳輸到伺服器,並透過資訊網路平臺將資料整合利用,並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來,可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升,無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛,將產生龐大資料量,故系統需要即時迅速的運算能力。例如,前方一旦發生車禍事故,必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度,並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題,聯邦政府即針對五大領域問題:基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護,提出一連串作法及措施,確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢,然應就適合我國車聯網之實際需求發展,促進相關產業創新應用,並利用我國產業優勢與國際接軌,讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
美國「能源效率改革法案」簡介