本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國衛生及公共服務部提出策略草案,以緩解健康資訊科技對醫護人員所造成的負擔美國衛生及公共服務部(U.S. Department of Health and Human Services, HHS)依21世紀醫療法(21st Century Cures Act)於2018年11月28日公布由國家健康資訊技術協調辦公室(Office of the National Coordinator for Health Information Technology, ONC)與美國聯邦醫療保險和補助服務中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)共同起草的「減輕使用健康資訊科技及電子健康紀錄所造成的管制與行政負擔之策略(Strategy on Reducing Regulatory and Administrative Burden Relating to the Use of Health IT and EHRs)」草案,以緩解健康資訊科技(Health Information Technology)於臨床使用的負擔。 雖然資通訊科技的進步促進許多產業的發展,卻在醫療產業造成應用上的問題,如臨床醫師會花費更多的時間、人力成本於登載電子健康紀錄,而壓縮與患者溝通的時間。為改善這些問題,此草案針對臨床紀錄建檔(Clinical Documentation)、健康資訊科技的可用性與使用者經驗(Health IT Usability and the User Experience)、電子健康紀錄報告(EHR Reporting)、及公共衛生報告(Public Health Reporting)四大議題提出相對應的策略及建議採用的措施。並以三個主要方向為討論主軸:降低臨床醫師紀錄患者健康資訊所耗費的人力時間成本、降低臨床醫師、醫院與健康照護機構(health care organizations)為達到報告規範標準而耗費的人力時間成本、及促進電子健康紀錄在使用上的功能性與直覺性(functionality and intuitiveness),以期能促進醫病溝通,並進一步完善健康照護環境。此草案在2019年1月28日前開放公眾提出建議,並預計於2019年年底公布最終版本。
馬爾他政府針對電子商務法之建議修法內容尋求公眾意見馬爾他競爭力暨通訊部 (Ministry for Competitiveness & Communications, MCMP) 部長 Censu Galea 九月二日公布了「電子商務法」建議修法內容之公開諮詢文件。部長特別強調了電子商務的重要性,尤其對地理位置孤立的島國如馬爾他,電子商務更能有效克服其競爭力上的缺憾。 馬爾他「電子商務法」 自 2002 年生效以來,該國的電子商務呈現蓬勃發展之勢,亦達到 為資訊社會鋪路之目的 。 此次修法建議欲建立一輕度但有效的管理機制,此機制不但能確保網路服務提供者切實遵循法律義務,並加強了消費者權益的保護。另外,此修法建議也計劃完整移植歐盟電子商務指令及電子簽章指令之規定。 馬爾他通訊局 (Malta Communications Authority, MCA) 身為修法建議中的主管機關,將獲授權得於法庭外調解網路服務提供者與消費者間之爭議。 該修法建議亦設計相關措施,確保在馬爾他成立的資訊社會服務提供者不受不必要的官僚體系而阻礙發展。在馬爾他設立之資訊社會服務提供者不論其在何國提供服務,都將只受馬爾他法律規範。再者,這些服務也不必經過任何形式的許可。 該修法建議亦要求網路服務提供者必須揭露基本資訊,讓客戶了解其交易對象,並維持網路交易過程一定的透明度。
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。