為應對日益嚴峻的國際情勢,並避免研究能力下降、生態系進展緩慢對經濟、社會發展造成衝擊,日本內閣府於2024年6月4日發布「綜合創新戰略2024」(統合イノベーション戦略2024),提出三大強化措施與三大發展主軸,綜整未來科技與創新的重要發展方向。具體內容整理如下:
1.強化措施
(1)關鍵技術綜合戰略
開發核心技術,在各戰略領域如人工智慧、機器人、物聯網等,透過產官學界合作推進技術融合與研究開發、推動人才培育,並促進新創發展。
(2)加強國際合作
從全球視角積極運用資源進行策略性協作,並以促進開發利用、確保安全性為主要目標,主導、參與重要技術相關之國際規則制定。
(3)強化人工智慧領域競爭力並確保安全性
包含創新研發人工智慧之應用,及利用人工智慧加速創新速度等。
2.發展主軸
(1)推進先進科技戰略
針對各重要領域如人工智慧、核融合能源、量子科技、生物科學、材料科學、半導體與通訊技術(6G)推展研究;確保大學與研究機構之研究安全性與倫理,並為設立智庫強化研究機能預做準備;同時綜合運用各領域的知識創造價值,為整體社會提供自動化、省力化、防災減災之科學技術。
(2)研究能力與人才培育
透過補助優秀大學與研究費用、扶植區域核心及具有特色的研究型大學、強化國家研究設施並促進設施間之合作性發展研究基礎;以及推動開放政府資助研究之資料與學術論文。
(3)營造創新生態系
透過SBIR計畫(Small Business Innovation Research,小型企業創新研發計畫)補助,並促進新創企業之政府採購;藉由產官學合作推展創新;以及擴大政府與民間研發投資規模,促進人才、技術、資金在大企業與新創公司間流動等。
日本政府認為,核融合能源與量子科技等關鍵技術將為新產業發展的開端,本戰略亦將成為未來日本新一期科學技術與創新基本計畫(科学技術・イノベーション基本計画)開展之基礎。我國於半導體、量子科技等關鍵科技發展皆緊跟國際腳步,因此相關戰略措施後續之推動與落實,亦值得我國持續關注、參考。
中國大陸於四月一日頒布實施「電子簽名法」後,將為電子交易、信用管理、安全認證、線上支付、稅收、以及隱私權保障等議題拉開序幕。雖然中國大陸對「公司法」、「票據法」、「證券法」與「拍賣法」均進行修訂並頒布新版本,然而卻未與「電子簽名法」銜接,也因此勢必進行後續修訂工作。 此外,為了加速立法進度,國務院辦公廳與國家發改會前後發布「關於加快電子商務發展的若干意見」與「電子商務專項通知」,信產部等部委的專項扶持基金並已開始接受電子商務企業的申請。同時,中國民生醫藥商務網的 CEO 表示,隨著中國大陸逐步開放外資進入電子商務、物流與線上支付等領域,中國電子商務企業必須盡快跨越誠信、支付、物流、稅收、盈利等五大面向,以贏得二次發展之歷史契機。
澳洲於9月初生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government)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)。 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)
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
經部拉抬矽產量打造太陽能產業經部致力推動太陽能整體產業發展,六月下旬舉辦兩場產官學座談會後,將制訂太陽能產業推動政策,整合太陽能上中下游供應鏈。 矽材料嚴重缺乏是目前國內太陽能光電產業發展面臨最大的障礙,經濟部能源局初步決定雙管齊下,一方面規劃引進德國 SolMic 公司退休人員團隊之技術人員,協助國內廠商突破技術障礙;另一方面將藉由研發火法冶金純化技術,生產矽材料,目前該技術已由工研院投入研發階段,政府預計投入十億元,希望在二 ○○ 八年達到生產三百噸,至二 ○ 一 ○ 年成長至一千噸。能源局指出,矽材料的供應問題若解決,國內將可建立完整上下游的太陽能光電產業供應鏈,預計二 ○ 一 ○ 年的產業規模可達六百億以上。