英國電信管制機關Ofcom宣布,所有固網與行動電話業者將必須提供更為先進便利的「文字中繼服務(Text Relay Service)給所有聽力或語言障礙的民眾使用。文字中繼服務使聽力或語言障礙民眾能透過電話或文字電話(TextPhone)等設備而能與他人溝通,這項決定意味著所有的手機用戶將有機會獲得一個「下一代(next generation)」文字中繼服務,各種設備將能夠輔助身障者以更快、更流暢的交談速度與他人溝通。 Ofcom在經過文字中繼服務的審查研究後發現,目前的中繼系統以助理作為通話雙方的中介,進行語音與文字的轉換,反之亦然。然而研究發現,通話者對於對話速度的即時性與情感表達的完整性有提昇的需求,現在的系統通話的速度很慢,因為呼叫者只能輪流說話或輸入文字,無法即時快速如正常人一般的溝通。 因此Ofcom決定下一代文字中繼服務,在未來的18個月內將提供顯著的改進,包括: 語音雙向並行傳輸,透過網際網路的連接,允許通訊雙方可隨時插嘴,而無須等到一方的對話結束傳輸。如此將使交談雙方對話流動更快,有更自然的結果,新的服務也將支援更多種類的設備。為了達成這些改進,Ofcom將與產業、身障團體代表進行合作,探討當前和未來中繼服務所需語音辨識技術的精確度和速度的發展。Ofcom也將要求電信業者在未來提供視訊中繼服務,以確保身障者可以使用可靠的、先進的各種中繼服務,以幫助他們更容易溝通。
EU要求OFCOM落實固網批發價格管制在2009年6月26日,英國電信業者Opal Telecom針對英國電信(BT) 的固網批發價格的問題(Fixed Termination rate),向OFCOM提起爭議仲裁。不過在OFCOM做出裁決之前,歐盟執委會(The European Commission)已要求OFCOM應該就固定網路的批發價為適當之價格管制,並提供所有通訊業一致性的固定費率。 執委會做出這樣要求的原因,是著眼於今日英國在終端服務(termination services),業者仍然處於壟斷狀態,且有調高終端服務費用之可能,恐不利於促進競爭。 基於改善這樣的現象,並為促進市場競爭和歐盟規範的一致性,執委會提出要求: 應無差別(non-discrimination)使所有業者均得利用原有之固定網路來提供服務,並確保在相同環境、相同條件下進行公平競爭;同時,建議採取對於固定網路費率之管制,以促進市場競爭,其結果對固定通訊服務的競爭者與消費者而言,最為有利。 OFCOM已在2009年10月23日公布裁決結果,基於通訊市場公平競爭和歐洲市場一致的發展的原則下,BT提供Opal固定網路通路(network access)和服務互通(service interoperability)尚屬適當,至於費率部份,則以適用BT在電信業者價格表(Carrier Price List)的批發價為宜。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」