日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日,以構築「Society5.0」為目標,提出《未來投資戰略2017》,宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份,《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等,提高物流效率與實現高度化移動服務,以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時,日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗,以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標;此外,亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外,日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用,主導制定資料傳輸規格等方向努力,並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
日本國土交通省航空局公布日本無人機飛行安全指引日本國土交通省航空局於2017年9月12日公布修正版日本無人機飛行安全指引(「無人航空機(ドローン、ラジコン機等)の安全な飛行のためのガイドライン」を改定しました),乃依據修正之航空法規定(平成27年法律第67號)制訂無人機飛行之相關基本規則。 定義所謂無人機乃指非人搭乘,透過遠距遙控或自動駕駛而飛行之飛機、旋翼飛機、滑翔機及飛艇。而無人機禁止飛行在150公尺以上高空,不得在航空站周邊空域(包含進入),以禁止在人口集中地區之上空(150公尺以下)。 除經國土交通省同意之例外規則外,無人機之飛行必須在日出後日沒前,且需在直接肉眼目視範圍內之監視下,與第三人或他人建築物、車輛等物體應距離30公尺以上,並不得在祭拜或假日等人群聚集之場所上空飛行,也不得輸送爆裂物等危險物品,亦不得從無人機上投擲物品。另外應注意事項,例如飛行場所除了航空站周邊外,直升機等降落可能之場所、迫降場所、高速公路或高速鐵路等、鐵路周邊或車道周邊等、高壓電線、變電所、電波塔及無線電設施等附近應注意飛行安全。 於飛行之際,不得飲酒等造成不當操作,飛行前應注意天氣狀況、飛機無損害或故障、電池燃料充足等,並確保周邊無障礙物,並應迴避與飛機或無人飛機之衝突。平時應保持無人機之狀況良好,且維持日常操作良好技能,並鼓勵投保人身或財產保險。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架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)
國內推廣生質柴油仍待政府協助耐斯集團旗下台灣新日化公司今( 94 )年開始生質柴油商業運轉,卻面臨植物原料短缺以及政府推動生質柴油政策不如歐美先進國家明確等困境。 由於國內生質柴油每公升 35 元,價格遠高於石化柴油,再加上欠缺銷售通路、使用不便及原料來源不足等問題,生質柴油產業發展面臨困難,急需政府協助。台灣新日化總經理張志毓強調,政府若能效法美國、法國等先進國家,政策規定傳統石化柴油須添加一定比率的生質柴油,並鼓勵國內休耕、廢耕地業主種植向日葵、油麻菜籽等生質柴油原料,不僅可降低生質柴油製造成本及售價,有效擴大生質柴油的使用,亦可達到降低環境汙染及促進資源利用等多重目的。 國外部分國家如法國、美國,也有以政府政策規定石化柴油添加部分生質柴油,同樣有減少二氧化碳排放量的效果。全球使用生質柴油最多的地區在歐盟,德國是全球使用量最多的國家,佔全球比率高達四成。 在經濟部能源局推動生質柴油產業化政策的計劃支持下,去年台灣新日化與工研院能資所共同建立生質柴油示範工廠,已於 10 月 8 日公開啟用,初期第一套設備年產為 3,000 公噸,全部設備總產能可達到 1 萬公噸,今年開始商業運轉,也是我國發展植物替代石化燃料的新里程碑。台灣生質柴油應用於交通工具,仍在試驗階段,例如嘉義縣環保部分清潔車即使用台灣新日化生質柴油,尚未發現有不良反映。