英國財政大臣Gordon Brown在倫敦的一場演講中指出,OFCOM現正研擬制定一套適用於各種不同媒介之內容的分級識別標誌。未來不論電視節目、廣播節目、電影、電腦遊戲或者網站內容都可適用該分級識別系統,以幫助父母為家中的孩童過濾不適當的內容,保護孩童在數位化的時代仍可以遠離不適合的媒體內容。
在該場演講中,Gordon Brown 表示,身處在數位時代,父母越來越難掌握孩童所接觸的內容是否適當,但是在無法扭轉科技的進步前提下,應當善加利用新科技並使父母得以透過各種新科技繼續保有為孩童選擇適當的內容之控制權。
OFCOM的發言人僅透露該套分級識別系統不僅適用於所有種類的媒體內容,而且將以文字方式描述各種內容,例如特定內容之裸露程度為何,以作為視聽大眾決定是否接收該內容前的參考。另外,不同於現行的電影分級制度乃是以年齡作為不同等級內容的分級標準,未來OFCOM所推出的分級識別系統將無關乎年齡。不過OFCOM亦表示該分級識別系統的詳細內容目前尚未決定,仍在討論階段。
除了制定一套適用於所有內容的分級識別系統之外,OFCOM未來亦將透過電視廣告以及要求ISP業者配合向消費者宣導各種過濾軟體,以便消費者得以過濾網路上之色情猥褻或暴力之內容。
2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議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)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)
世界經濟論壇2020年十大新興科技報告,與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」(Top 10 Emerging Technologies 2020),報告中提出10個近年出現,且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技,並說明除了關注這些科技帶來的改變外,也應關注其引發的風險。 2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷,也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關,包含:(1)無痛注射與測試用的微針技術(Microneedles);(2)太陽能化學(Sun-Powered Chemistry)利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料,可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料;(3)虛擬患者(Virtual Patients),替代人類做人體臨床試驗,比一般試驗更快更安全;(4)空間計算(Spatial Computing)以強化虛擬生活和現實的連結;(5)數位醫療(Digital Medicine)應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病;(6)電動飛航(Electric Aviation)裝置,例如電動推進器可以清除直接碳排放(direct carbon emissions),減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染,降低整體航空旅程環境污染並提高效率;(7)低碳水泥(Lower-Carbon Cement)的發展作為氣候變遷下的新興建築材料;(8)量子感測(Quantum Sensing)做為高精準度計算方式,將於未來三到五年進入市場,並首重用於醫療和國防應用產業上;(9)新興零碳能源如綠氫(Green Hydrogen),可補充風力和太陽能;(10)全基因合成(Whole-Genome Synthesis)作為下一代細胞工程(cell engineering)尖端科技,使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。 報告中指出,雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力,但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用(Good is not guaranteed)。首先,這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點(price point),才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技,決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略,例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此,政策與產業如何協作,使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等,是面對是類新興科技應積極考量的方向。
川普簽署行政命令以促進美國AI領域的發展美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令,發布「美國AI倡議」(American AI Initiative),旨在確保美國在AI領域的領導地位,川普並說道:「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位,包括: (一) 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時,將AI作為優先投資項,確保美國對於AI基礎研發的長遠重視,此外,政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支,以增進對於AI投資的評估。 (二) 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員,促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 (三) 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院(NIST)制定標準,以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南,確保AI的使用安全和適當監管。 (四) 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備,並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度,因應市場人力產生之變化。 (五) 國際參與 與其他國家制定合作策略,協同AI技術的開發,同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展,但仍然缺少發展細節,亦未提及計畫新資金的投入,因此,許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示,此「倡議」雖令人鼓舞,但僅是邁出第一步,關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容,此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。