近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。
此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。
時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security,簡稱BIS)於2024年12月2日發布《外國生產的直接產品規則補充以及先進運算及半導體製造項目管制精進》(Foreign-Produced Direct Product Rule Additions, and Refinements to Controls for Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing Items),並於同日(12月2日)生效,部分管制措施的法律遵循延後至2024年12月31日。BIS開放公眾可以就本次管制提出意見。 因中國的半導體戰略旨在進一步推進中國的軍事現代化、大規模殺傷性武器(WMD)的發展,美國政府認為中國的相關政策與措施,將可能侵害美國及其友盟之國家安全。因此,本次管制之目的旨在進一步削弱中國生產先進節點半導體的能力,包括下一個世代的先進武器系統,以及具有重要軍事應用的人工智慧與先進運算。 為達上述目的,本次管制修正具體擴大的管制項目概述如下: 1. 24種半導體製造設備,包括某些蝕刻(etch)、沉積(deposition)、微影(lithography)、離子注入(ion implantation)、退火(annealing)、計量(metrology)和檢驗(inspection)以及清潔(cleaning)工具。 2. 3種用於開發或生產半導體的軟體工具。 3. 管制源自美國的高頻寬記憶體,以及於美國境外生產且美國管制清單中所列之高頻寬記憶體。 4. 新增對電子電腦輔助設計(Electronic Computer Aided Design)與技術電腦輔助設計(Technology Computer Aided Design)軟體及技術的限制。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
日本內閣府召集研究小組 解決因AI帶來之智財問題日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」,由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今(2023)年10月4日召開首次會議,為討論生成式AI(人工智慧)發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等,目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論,例如:AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束;AI與專利之間的關係,依據日本《專利法》,專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明,隨著AI技術的發展,預計會出現難以做出決策的情況,將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題;以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示,希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品,若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。 日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理),我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關(構)使用生成式AI參考指引」草案,我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引,國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另,企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等,因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施,資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
遠距健康照護之法律議題研析