IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。
該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。
IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
於2016年12月30日,中國大陸財政部及科技部為規範國家重點研發計畫管理,切實提高資金使用效益聯合發佈了《國家重點研發計畫資金管理辦法》。 該計畫以支援解決重大科技問題為目標,以“優化資源配置、完善管理機制、提高資金效益”為重點,辦法全文共8章57條,根據國家重點研發計畫特點,從預算編制到執行、結題驗收到監督檢查,針對全過程提出了資金管理的要求,明確《辦法》制定的目的和依據、重點研發計畫資金支援方向、管理使用原則和適用範圍,就重點專項概預算管理、專案資金開支範圍、預算編制與審批、預算執行與調劑、財務驗收、監督檢查等具體內容和流程、職責做了明確規定。 與原科技計畫資金管理辦法相比,《辦法》主要有以下變化: 1.建立了適應重點研發計畫管理特點的概預算管理模式。 2.遵循科研活動規律,落實“放、管、服”改革。適應科研活動的不確定性的特點,《辦法》堅持簡政放權,簡化預算編制,下放預算調劑許可權。 3.突出以人為本,注重調動廣大科研人員積極性。 為推動辦法有效落實,財政部及科技部並要求相關部門、專案承擔單位需要共同做好以下工作: 1.相關主管部門應當督促所屬承擔單位加強內控制度和監督制約機制建設、落實重點專項項目資金管理責任。 2.財政部、科技部將組織開展宣傳培訓,指導各有關部門和單位開展學習,全面提高對《辦法》的認識和理解,為政策執行到位提供保障。 3.科技部、財政部將通過專項檢查、專項審計、年度報告分析、舉報核查、績效評價等方式,對專業機構、專案承擔單位貫徹落實《辦法》情況進行監督檢查或抽查。
美國聯邦通訊委員會發布公告重申自動簡訊發送適用電話消費者保護法聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2016年11月18日發布一項標題為Robotext Consumer Protection的執法諮詢文件。該文件就自動發送簡訊(Autodialed text messages,又稱robotexts)於電話消費者保護法(Telephone Consumer Protection Act of 1991, TCPA )內的適用予以釐清。 在該執法諮詢文件內,解釋TCPA法條中對於自動撥號系統定義為任何可以儲存或是產出號碼並自動撥打的設備。該法對於自動撥號系統之限制,包含通話(call)、預錄語音(prerecorded calls)及簡訊(texts),除非已取得接收方的明示同意(prior express consent),或符合下列狀況之一,方得以自動撥號系統為之: (1) 基於緊急狀況, (2) 在依循消費者隱私保護的情況下,對終端使用者為免費且獲得FCC的豁免, (3) 單純為回收對聯邦所負擔的債務、或其所保證的債務。 值得注意的是,聯邦通訊委員會針對當下網路科技發展出的訊息傳送模式做出解釋,簡訊apps、以及任何符合TCPA自動撥號定義的「網路至電話之簡訊傳送」(Internet-to-phone text messaging)等兩種情況亦納入TCPA的適用。因此,發送方主張對方已為事前同意者,應負擔舉證責任,並使消費者透過合理方式隨時取消其同意;於其主張不想再收到任何自動發送簡訊後,該發送方應立即發送一封簡訊以確認接收者的「選擇退出」要求(opt-out request)。 再者,對於已移轉的門號進行自動簡訊之發送,不論發送方是否有認知該門號換人持有,在未經該門號持有人同意的情況下,發送方至多只能對該號碼自動發送一封簡訊;如之後再度自動發送簡訊,即判定違反TCPA規範。 FCC此份文件雖從保護消費者的立場出發,但所設條件明顯苛刻,因此引發諸多爭議。此外引人注意的是,此文件發布前的一個月,ACA International v. FCC一案才於10月19日結束言詞答辯,該案爭點主要為FCC是否不當擴張適用TCPA,此案後續可用以追蹤該案聯邦法院是否肯認FCC對於TCPA的適用觀點。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
梵諦岡與IBM、微軟聯合呼籲對臉部辨識等侵入性技術進行監管2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件,支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範,並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險,例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者,這兩個例子均具有潛在且高度之風險,使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說:「人工智慧記錄個人資料,並使用於商業或政治目的,而且通常是在個人不知情之情況下,這種不對稱,將使少數人了解我們的一切,但我們卻對他們一無所知,這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍,不平等現象急遽擴大,知識和財富在少數人手中累積,將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範,並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一,良好的創新:人工智慧系統必須是可理解得,並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求,以便每個人都能受益。第二,責任:設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三,公正性:避免根據偏見進行創造或採取行動,從而維護人類平等和尊嚴。第四,可靠性:人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五,安全和隱私:人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件,以及簽署人將如何實施,但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作,為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識,能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動,互利共生,相輔相成。