英國醫學總會(General Medical Council, GMC)在2009年9月公佈了一份有關醫師保密義務的指南(Guidance for doctors - Confidentiality),該指南針對基因檢測資訊的部份指出,病患的基因資訊和一些其他的資訊,有時也會是和病患擁有共同基因或其它連結的其他人的資訊,因為,在病患身上所診斷出來的因有缺陷基因所造成的疾病,可能也就指出了和病患有血緣關係的親屬的發病可能性,或甚至是幾乎可以確定他們未來也會發病。此時,醫師要提醒病患應該立即通知也有可能有此有缺陷基因的親屬,以期能夠協助那些親屬接受預防治療或作更進一步的檢查,對潛在的健康問題有所準備。
然而,若是病患表示了反對的意思,例如病患是來自一個破碎的家庭,和親屬的關係並不良好,或是基於其它個人的理由,所以不願意告知親屬相關有缺陷基因的風險時,則指南提醒醫師應該要自行衡量身為醫師對於保護病患所需遵守的義務,以及協助保護他人免於嚴重傷害兩者之間孰輕孰重。此外,若經過醫師的判斷之後,決定要向那些親屬告知他們所可能面對的健康風險時,醫師必須要採行不會透露病患身份的方式為之。
當然此種基因檢測資訊的通知,引起了正反兩極的評價,反對者主張此舉將嚴重侵害病患隱私權,也可能損害了醫師與病患間資訊保密的原理原則。唯贊成者則指出,許多的基因疾病,如亨丁頓舞蹈症、囊狀纖維化(Cystic fibrosis)、血友病(Haemophilia)、及乳癌(Breast cancer)等,都有著極高的遺傳性及致死率,透過此一機制所能達到的早期警告的效果,或可使得帶有相同有缺陷基因的病患親屬,能夠對潛在的健康問題及早有所準備。且若該等親屬正要或未來要透過試管嬰兒取得下一代時,亦可在執行試管嬰兒的程序中進行篩檢,防止下一代的人生繼續遭受此種有缺陷基因所帶來的疾病。
英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。
微軟與阿爾卡特的專利官司勝負難分2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判,微軟公司必須支付約15億美元(折合新台幣近500億元)給阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司,以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初,另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定,駁回阿爾卡特公司所有的主張,因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年,當時未合併前的朗訊(Lucent,二公司於2006下半年合併)公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛,與阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果,在2月份的判決,根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目,來計算出可能造成的損失,所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定,卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中,專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡,相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償,如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外,爭訟的雙方都是業界的重量級廠商,不論結果如何,後續的發展都值得大家關注。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
德國數位經濟2017監測報告及建議德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告,就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度,並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。 報告資料指出, 在六大創新應用潛力的部分,14%的企業已投入工業4.0改造,集中於機械製造業,數量有逐步上升趨勢;物聯網應用則以服務業居多,特別是知識密集型服務提供者;33%的企業有提供智慧服務,以客戶為導向的企業,例如資通訊業、金融保險業,使用比例更為明顯;19%企業開始利用巨量資料,多集中於大企業或先進產業;11%企業有利用機器人及感測器;人工智慧則尚處於起步階段,而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示,推動數位轉型尚待加強。另外,今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題,結果顯示,約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網,而只有約四成的公司與新創公司有合作,因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。 國際數位經濟排名第六,落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳,整體創新能力也處於相對領先地位,惟電子化政務服務較為落後,有待加強。在關鍵政策需求部分,以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架,以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。