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。
歐洲執委會(European Commission)根據2022年6月23日生效的資料治理法(Data Governance Act, DGA)第11條及第17條,於2023年8月9日公布資料治理法及實施規則(Commission Implementing Regulation (EU) 2023/1622 of 9 August 2023),該規則明定可用於識別「受認證的歐盟資料中介服務提供者(data intermediation services providers)及資料利他主義組織(data altruism organisations)」的通用標章(Common logos)之細節,且該通用標章已申請商標註冊,以保護其免於遭受不當利用。 經歐盟認證的「資料中介服務提供者」向服務利用者提供服務時,應確保服務利用者(個人及公司)可以有效的控制自己的資料,包含共享資料的對象及時間、可在不同裝置間共享資料等。經歐盟認證的「資料利他主義組織」則應以全歐盟通用之統一格式的歐洲利他主義同意書(data altruism consent form)在各成員國之間蒐集資料,並應確保資料主體(data subject)可以隨時撤回其同意。 識別受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」是實施資料治理法的一環。受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」選擇使用通用標章時,不僅須將通用標章清楚標示在所有線上的出版品上,亦須將通用標章清楚標示在所有線下的出版品。經歐盟認證的「資料利他主義組織」在標示通用標章時須附上可連結到「歐盟認證的『資料利他主義組織』之公開登記資料庫(public register of data-altruism organisations)」的QR code,歐盟將於2023年9月24日開始提供該公開登記資料庫。在歐盟層面,這些通用標章的利用可以易於識別被認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」與其他未經認證的服務提供者,有助於提高整體資料市場的透明度。 由於數位資料具有易於竄改、複製等特性,因此需要透過「可信任工具」來證明其來源正確、內容真實等,歐盟即以「通用標章」來識別「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」。我國法務部、司法院、高等檢察署、法務部調查局和內政部警政署等機關共同推動司法聯盟鏈,並於2022年推出「b-JADE證明標章」,透過認證機制確保鏈下之數位資料於上鏈前具有可信任性。通過驗證並取得「b-JADE證明標章」的機關、機構或團體等組織,對外可證明其具備資料治理暨管理能力及保護數位資料之能力,且可取得申請加入「司法聯盟鏈」之機會。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國總統發布行政命令,促進資料中心基礎建設之發展2025年7月23日,川普總統簽署行政命令,加速資料中心基礎建設(data center infrastructure)之發展。適用該命令之資料中心,需新增超過100百萬瓦(MW)電力負載,並新增瓦數專用於人工智慧推論、訓練、模擬或產生合成資料。 行政命令內容主要包含以下事項: 1. 政府將為合格資料中心基礎建設提供財政支持,如貸款、貸款擔保、補助金(grants)、稅收優惠(tax incentives)或承購協議(offtake agreements)。本行政命令所稱之合格資料中心基礎建設,其本體或相關設施需符合以下條件之一: (1) 業者承諾投資超過五億美元,五億以上之具體門檻以美國商務部長認定為準。 (2) 新增超過100百萬瓦(MW)之電力負載。 (3) 有助於維護國家安全。 (4) 經美國國防部、內政部、商務部或能源部之部長指定。 2. 撤銷拜登總統發布之14141號行政命令「推進美國在人工智慧基礎建設領域的領導地位」。該命令原要求在聯邦土地建設人工智慧資料中心者須提供關於多元與氣候議題之說明。 3. 指示政府機關簡化合格資料中心基礎建設的環境審查和許可。 (1) 相關政府機關應向環境品質委員會(Council on Environmental Quality)確定依《國家環境政策法》(National Environmental Policy Act),可以加速合格資料中心基礎建設建置的環境審查豁免措施。 (2) 環境品質委員會應考量資料中心基礎建設對環境產生之影響,制定新的環境審查豁免措施。 4. 對符合FAST-41計畫(FAST-41 program)要求之資料中心基礎建設,加速其取得建設相關許可之過程。 該計畫名稱及內涵緣起於《修復美國地面運輸法》第41章節(Title 41 of the Fixing America's Surface Transportation Act)。一般而言,參與該計畫之建設,需滿足指定投資額、受指定組織贊助、於指定地點興建,或合乎特定環境法規等要求。合乎計畫要求之建設,可與主管機關協調取得建設相關許可之時間,並由聯邦許可改善指導委員會(The Federal Permitting Improvement Steering Council)下屬團隊協助進行專案管理。 5. 環境保護局(Environmental Protection Agency)局長應依法定權限,加速確認可供合格資料中心基礎建設使用的棕地(brownfields)。 依美國環境保護局定義,棕地是指含有危險物質、污染物的土地,因開發利用困難,需進行養護、排除開發障礙,或以其他方式開發。 6. 內政部、能源部應依法確定適合用於建設資料中心的土地,適當授權合格資料中心基礎建設業者在聯邦土地上進行建造。 參酌該行政命令意指,美國政府期許減少環境政策對人工智慧資料中心及相關設施的影響,透過快速推動建設進程,確保美國經濟繁榮,以及在科學、數位經濟領域的領導地位。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
歐盟國家推動智慧防救災下之資料開放、運用與傳遞法制政策研析