本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
美國國會議員提出「網路盾」草案美國民主黨議員Ed Markey於2019年10月22日提出2019年「網路盾」草案(Cyber Shield Act of 2019),將設立委員會以建立美國物聯網網路安全標準。 雖由參議員MarkWarner所提出之2019年物聯網網路安全促進法(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019)已通過並施行,惟該法僅適用於聯邦政府機構之設備採購。而「網路盾」草案之目的則係設立委員會並建立美國物聯網設備認證標章。依據該草案第3條,於該法通過並經總統簽署後90天內,美國國務卿必須建立網路盾諮詢委員會,該委員會之任務為擬定並建立美國網路盾標章。 另依據該草案第4條,物聯網產品之自願性認證程序與認證標章,內容必須符合特定產業之網路安全與資料保護標準。該標章應為數位標章,並標示於產品之上,且可劃分數個等級,以表彰其符合產業所需求之網路安全與資料安全等級。而針對標章之內容,該法要求美國國務卿於法律通過90天內應建立諮詢相關利益團體之程序,以確保其充分符合產業需求與利益。美國國務卿與各聯邦主管機關亦須合作以持續維護網路安全與資料安全標章之運作,且確保獲得該標章之產品,其資安與資料保護品質均優於未受認證之產品。
在英國種植基因改造作物可能無法可管英國衛報( The Guardian )指出,英國對種植基因改造作物之管制規範存在著漏洞。 1998 年歐盟曾經允許一批基因該造玉米在歐盟境內種植,將之列入歐盟的一般性種子目錄( the EU common catalogue of seeds ),該玉米由孟山都生技公司所研發,被稱為 MON 810 ;當時基因改造作物尚未受到大眾的注意,更未引起各國政府對基因改造作物的反省。對此,英國的環境食品農業事務部( Department for Environment, Food and Rural Affairs, Defra )指出對於這批歐盟所允許的基因改造作物,目前並沒有任何的規範可阻止其進口到英國境內,贊成或熱衷種植基因改造作物的人士,也可在不需通知主管機關或鄰近土地之所有人的情況下,合法種植自己希望的基因改造作物。農民只需在銷售或生產此種玉米時,遵守歐盟所頒佈之基因改造溯源與標示相關規則即可。對此,目前英國的環保團體與農民關心的焦點在於,英國目前並沒有區隔基因改造作物與非基因改造作物,及非基因改造作物受到污染時,計算賠償金範圍及數額等之規定,並呼籲英國政府重視此問題。
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。