歐盟執委會(The European Commission)於2011年2月9日提出「從挑戰到機會:邁向歐盟研發創新補助之共同策略架構」綠皮書(Green Paper - From Challenges to Opportunities: Towards a Common Strategic Framework for EU Research and Innovation funding,以下簡稱綠皮書),以整合現有研發創新補助機制(包括FP、CIP及EIT)、改善參與容易度、增進研發之科學影響及經濟價值為目標,提出以共同策略架構(Common Strategic Framework)作為歐盟未來創新研發補助機制的構想,希冀藉此串聯基礎研究、技術服務商品化及非技術性創新等環節,以打造完整之創新研發供應鏈(innovation chain)。
歐盟共同策略架構包括了三大重點目標:1.聚焦於「提供歐盟一個世界級的科學基地」、「增進跨國間競爭」及「解決重大挑戰」;2.使歐盟研發補助更具吸引力且更易進入;3.建立更為一致的會計制度,使補助資金的使用更為容易。
歐盟綠皮書在具體作法與詳細內容上雖有待擬定,但針對現有研發補助機制之改進已提出明確方向,包括:釐清補助目標、減少法規複雜性、增進補助的附加價值與影響力,同時避免資源重覆及分散、簡化參與程序、擴大補助計畫參與、透過補助增進競爭等。此外,執委會亦已預定於2011年底提出具體立法建議,未來此一立法將為歐盟科技研發補助架構帶來如何之變革與影響,值得密切注意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
所謂「離崗創業」係指中國大陸允許國立的研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動之研發人員激勵措施。 中國大陸於2012年時首次提出「創新驅動發展戰略」之國家政策,該政策的主要涵義包括了未來的發展要靠科技創新驅動,而不是傳統的勞動力以及資源能源驅動;以及創新的目的是為了驅動發展,而不是為了發表高水準論文。 在實施該戰略政策之前提下,中國大陸於2016年2月發布了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》,於該文件中,為激勵研發人員創新創業,開放國立研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動。該文件並要求國立研究開發機構及大學院校應建立相關規範,或與研發人員約定留職從事研發成果運用活動期之間和期滿後的權利和義務,以及規定研發人員依該規定留職者,其期間以3年為限。
從「氣候變遷行動方案」觀察美國能源科技法制政策發展 數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護美國接連發生電腦仲介商 ChoicePoint 與 NexisLexis 分別於 2004 年 10 月及 2004 年 4 月電腦遭入侵,數以百萬計的個人資料被竊取之事件,使得個人資料外洩的問題,受到美國國會的強烈關注。此一事件的發生,同時讓大家注意到加州資料庫外洩通知法( SB1386 )對於消費者保護的重要性。 SB13866 法要求持有個人敏感資料的組織、企業,當資料外洩時,需立即通知當事人。 Choice point 此次即是迫於加州州法的規定,於 2005 年 2 月通知了 3 萬 5 千名加州州民關於其個人資料遭受竊取的的消息。 鑑於個人資料保護的重要性,美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法,於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」( Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 )的公聽會。草案建議成立聯邦性法律,要求企業或政府,一旦其持有之個人資料遭到竊取,即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項;並擬允許,讓資料遭竊的個人,可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。 本法案中除了包含 SB1386 的規定外,也對販賣個人敏感資料進行規範,並要求聯邦貿易委員會( Federal Trade Commission )設立相關組織,以協助資料遭竊之被害者。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。