去(2005)年11月,全球幹細胞研究先驅-韓國首爾大學
隨著複製研究技術的與日俱進,生物倫理(Bioethics)相關議題已無國界之分,為此,聯合國科教文組織(UNESCO)於去(2005)年11月底之會員國大會,通過「世界生物倫理及人權宣言」(The Universal Declaration on Bioethics and Human Rights),建立起國際共通的生物倫理標準,希望能給各國在制定生物倫理相關法制政策有所依據,並作為相關研究行為之指導原則。
隨著韓
超過1400位英國民眾共同連署後,於英國政府電子請願網站上,請求英國政府禁止「數位版權管理」(digital rights management, DRM)之使用。該項請願中引用去年英國國會獨立組織-All Party Parliamentary Internet Group(APIG)所發表之調查結果。該項調查結果中指出,為避免如2005年Sony所使用之數位版權管理程式般具有侵入性的科技侵害人民權利,應針對此類科技建立消費者保護機制。 除此之外,該份請願亦主張,數位版權管理使得消費者無法自由在CD或數位下載等不同競爭產品間自由選擇。而在不久之前,蘋果電腦之執行長Steve Jobs亦曾提倡無數位版權管理之合法數位音樂下載,Steve Jobs認為若能提供無數位版權管理之合法數位音樂下載,將可增加不同業者所提供音樂下載服務的相容性,進而促使數位音樂下載市場更為蓬勃發展。 不過對於該項請願,英國政府回應中認為數位版權管理不僅透過科技保護措施扮演著警察的角色,同時亦使得內容提供業者得以各種消費者期望的方式提供數位內容服務。因此,數位版權管理的存在仍有其貢獻,不應加以廢除。當然在使用數位版權管理的同時,亦應注意消費者權益之保護,合理的方式乃是在消費者購買產品前,清楚告知產品所提供之服務內容、消費者購買後可被允許之使用方式和各種使用限制。
Google的下一步:行動廣告市場美國網路搜尋龍頭Google於2009年11月提出一項以7億5千萬美金收購行動廣告網絡商ADMob的計畫,大張旗鼓地準備涉足這個目前於所有廣告型態中,規模相對微小的區域。然而,美國二大消費者團體Consumer Watchdog及Center for Digital Democracy卻不認同這項收購計畫,甚至認為Google此舉將使其於行動廣告市場中形成獨占,以及甚有侵害消費者隱私權的可能,從而向聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)喊話,要求FTC阻止Google此次的商業併購行為。 然而,消費者團體的擔憂亦非毫無道理,蓋Google在網路搜尋與線上廣告均有難以撼動的地位,而ADMob目前在行動廣告市場之佔有率亦為前茅,是故兩者一旦合併,消費者團體認為,Google此舉即是在為自己日後於此一極具發展潛力的市場中,先行買下一席位子。此外,由於GPS技術的發達,Google附加的Google Map定址應用更有可能因其實質跨足提供行動服務而有侵害使用人隱私權的可能。 雖言如此,FTC仍未明確表示對該項交易的意見,此外,無獨有偶地,蘋果電腦對行動廣告的市場亦開始有所行動,根據另一行動廣告服務提供者Quattro Wireless指出,蘋果公司正在計畫其中的細節。由此可見,不論FTC最後的結論為何,資訊業者之於行動廣告的戰爭已經開始。
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。