英特爾將停用開源碼授權
英特爾公司宣布，將廢止一項適用於部分自家軟體的開放原始碼授權辦法。這家晶片製造公司表示，已通知開放原始碼促進會 (Open Source Initiative ； OSI) 移除英特爾的開源碼授權許可，未來不再以 OSI 認可的授權形式繼續使用。 OSI 是一個非營利性機構，其宗旨在推廣使用開放原始碼軟體，並且在 OSI 網站上公布一份開放原始碼軟體授權清單。該公司希望把英特爾開放原始碼授權 (Intel Open Source License) 「移除，未來停用」，藉此降低授權協議日益增多的情形。
授權協議如雨後春筍般地孳生，已引起開放原始碼社群人士關切，因為授權版本大增之後，有意採用開放原始碼軟體的企業必須多花一些錢評估、管理各類型的授權，無形中導致成本增加。英特爾發言人表示，決定廢止開源碼授權，是發現公司內部數年來一直未使用，公司以外的使用頻率也不高。 Smith 說，英特爾不希望讓這項授權的「解除許可」效力回溯既往，以免迫使企業重新取得程式碼的使用授權。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
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。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人，農業ICT（Information and Communication Technology）可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承，例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機，蒐集稻米收穫質量之數據進行分析，實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用，延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面，農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔，宛如藏寶洞前豎立之石門，不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容，且數據無法互換共用，為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合，且能移植成功案例至其他地區，系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台（簡稱WAGRI），可為大喊芝麻開門之鑰，日本於2017年內閣府計畫支持下，由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟，一同建置具備「合作」（打破系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據）三大功能之WAGRI，今年已有實作案例指出，活用WAGRI後，在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛，為達成自動駕駛目標，車聯網（Connected driving）及智慧交通系統（Intelligent transport systems）技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術，使車輛間（Vehicle-to-Vehicle, V2V）或車輛對基礎設施 （Vehicle-to-Infrastructure, V2I）等彼此交換訊息，或是將行車資訊傳輸到伺服器，並透過資訊網路平臺將資料整合利用，並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來，可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升，無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛，將產生龐大資料量，故系統需要即時迅速的運算能力。例如，前方一旦發生車禍事故，必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度，並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題，聯邦政府即針對五大領域問題：基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護，提出一連串作法及措施，確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢，然應就適合我國車聯網之實際需求發展，促進相關產業創新應用，並利用我國產業優勢與國際接軌，讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
加拿大發布國家智財戰略強化國際競爭力2018年4月26日世界知識產權日（World Intellectual Property Day），加拿大政府發布新的國家智財戰略。透過提昇加拿大企業的智財意識與加強智財服務業者監管，促進加拿大的創新生態體系。這次加拿大的智財戰略以法制、意識與工具為三大重點，內容涵括推動修法消除法制障礙、推動國民智財意識提昇、提供智財交易平台等工具給企業運用。其中法制障礙特別強調加拿大政府將立法防止國外專利蟑螂惡意運用智慧財產權的行為，以保障其企業在國際的競爭力。 其實臺灣在2012年由於產業面臨國際競爭，行政院就制定有「國家智財戰略綱領」，針對智財透過創造、運用流通、保護及人才等面向，擬訂戰略重點執行為期4年的智財行動計畫，目標引導產學研提升智財競爭力。今年智財行動計畫已執行完畢，但未來前瞻發展仍需擬定我國智財發展的戰略，沒有戰略性的布局與智財保護，政府投注再多經費，也無法幫助企業增加在國際市場上的競爭力。 期待臺灣政府部門能夠參考國際上，包括加拿大的智財戰略做法，廣納產業、學界更多的好意見，規劃我國智財政策接下來的10步棋該怎麼下。