2014年7月歐盟執委會針對巨量資料規劃新的政策,提出「邁向資料經濟時代」(Towards a thriving data-driven economy)政策,對研究發展帶來激勵,創造更多的商業機會。先前在2010年至2015年巨量資料科技與服務市場觀察報告中,指出預期巨量資料科技複合成長率為40%。從這些國際趨勢觀察,智慧聯網與巨量資料涉及的領域包括健康、食品安全、氣候與能源資源、智慧運輸系統以及智慧城市等,而這些都是當前歐洲無法忽略的問題。因此,此政策中指出應支持重點資料來促進公共服務與市民生活的競爭力與品質,廣泛分享使用並發展公開資料資料以及研究資料、確認相關的法律架構與政策屬有利發展、利用政府採購將資料科技帶入市場等項重點,以促成資料驅動經濟的全球化發展。
歐盟指委會並指出,推動巨量資料政策的施行尚仰賴於其他的行動計畫以及各個會員國之間的合作 。而在資料蒐集與利用逐漸擴張的情形下,歐盟執委會更於2014年7月2日發出聲明,要求各國政府應重視巨量資料帶來的問題,並且指出在巨量資料的公共諮詢中,有主要四個問題: (1)缺乏跨境的合作(2)未具有充分設施以及資金資助機會(3)缺乏資料專家以及相關技術(4)法規範過於零散且複雜。因此,歐盟執委會提出以下幾點,有助於問題的解決:
1. 透過公私營合作制度資助巨量資料發展,特別是在個人醫療領域上的應用。
2. 在Horizon 2020架構下,設立巨量資料中心,將以資料為基礎,將之與雲端使用構成供給鏈,藉此幫助中小企業。
3. 當透過智慧聯網,及機器與機器間通訊取得資料時,應針對資料所有權以及責任規範建立新的準則。
4. 建構資料標準,找出潛在的缺漏。
5. 建立一系列超級運算中心,增加歐洲資料專家。
6. 在不同會員國建立資料處理設施之聯結網絡 。
歐盟執委會希望能於上述各項政策推動下,共同建立有助資料經濟發展基礎架構及環境,並鼓勵產業界共同投入巨量資料的應用發展。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
自由軟體運動燒向BIOSBIOS是「基本輸出/輸入系統」(Basic input/output systems)的簡稱,這種在所有應用底層的軟體,過去以來PC廠商一向自我保護相當嚴密,而且還需要用到專門設計BIOS的公司。而現在,一些批評開始希望逼迫業界放棄其機密,這些批評宣稱,客戶應該可以自由發開自己的選擇方案,確保可以控制自己的裝置──也就是說,可以讓他們自由取得BIOS資訊。 「我們需要自由的BIOS,因為如果我們無法控制BIOS,就無法控制電腦。」自由軟體基金會(Free Software Foundation)總裁Richard Stallman表示。BIOS自由軟體計畫開始於BIOS史上的第一波改革──當時軟體程式碼希望轉向新的「可延伸式韌體界面」(Extensible Firmware Interface,或簡稱EFI)。另一方面,PC硬體安全功能的一些計畫也讓Stallman等一類團體批評指出,消費者對於自己的裝置缺乏主控權,希望能夠公開BIOS撰寫規格,可讓消費者能夠自行安裝、修改,及再發佈BIOS軟體──雖然不見得會是免費的。更重要的是,將可讓使用者避開未來一些可能的安全強化功能,例如廠商用控制文件使用方式的數位版權管理功能。 已有許多廠商宣稱,BIOS的自由軟體純粹只是為了自由而自由,對於電腦使用者沒什麼意義。BIOS廠商的高層及晶片巨子英特爾都表示,由於目前業界對BIOS的控管嚴密,也才能夠保有PC的安全和穩定,同時可藉由對一些廠商IP(智慧財產權)的保護以促進市場競爭。有些人則認為,對於BIOS的嚴密保護,有助於防止駭客攻擊。 英特爾則已經提出了折衷的方案──名為Tiano的開放原始碼技術。Tiano是為了取代BIOS的一種框架工作,希望透過EFI,讓PC零件以自己的驅動程式來啟動零件。英特爾的這項計畫為BIOS的汰換工作建立了一個框架,因此可能成為BIOS自由軟體的基礎。但是它把PC零件初始化用的程式碼撰寫工作留給了軟體的下載者。但Stallman依然宣稱英特爾做得不夠,且BIOS廠商其實是多餘的,他希望看到資訊釋出。
芬蘭Skene計畫聚焦電玩遊戲產業依據統計,2011年全球電玩遊戲產值約516億歐元,是娛樂產業中成長最快速的領域,行動遊戲(mobile gaming)也因智慧型手機普及率之提升,在其中扮演舉足輕重的角色。有鑒於此,芬蘭政府於今(2012)年啟動Skene-遊戲補給計畫(Skene-Game Refueled,以下簡稱Skene計畫)促進其遊戲產業的研發創新。 Skene計畫預計從今(2012)年起實施至2015年,將投入7000萬歐元資金補助,其中3000萬歐元由芬蘭的創新補助機關-國家技術創新局(teknologian ja innovaatioiden kehittämiskeskus,Tekes)提供。該計畫致力於創造國際級遊戲及娛樂聚落的形成,期能使芬蘭企業成為國際遊戲產業生態中的重要成員。芬蘭政府欲藉由此一計畫,突破芬蘭Rovio公司過往開發「憤怒鳥」(angry bird)遊戲之偶發性的成功模式,讓芬蘭遊戲產業獲得長期永續的商業效益。Tekes於本計畫中特別強調知識分享的重要,認為此計畫的核心目的在於促進相關知識或經驗,得以在研究機構的專家、遊戲公司乃至其他產業間有系統的傳遞。 事實上芬蘭推動Skene計畫之動機,除了著眼於遊戲產業本身所帶來的龐大商業效益外,也看到遊戲開發過程中產出工具在其他產業之模型、模擬實驗、使用者介面設計及傳統軟體開發方面之助益(例如在醫療照護產業、運算服務之運用或協助教育環境建構或運動訓練等)。由此觀之,芬蘭政府透過Skene計畫推動遊戲產業研發創新之考量,尚包括帶動其他產業之提升的深遠思考。 近年來我國遊戲產業在商業上的表現逐漸受到各界重視,在此背景下,芬蘭Skene計畫無論在具體作為及其背後的思維模式上,皆有我國可以參考借鏡之處。
概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化,於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」(the William J. von Liebig)。 為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙,例如:資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標,並透過下列手段強化科技成果商業化動力,提升商業化績效:1、通過種子基金資助,為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注;2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢,以及智慧財產權保護等諮商;3、創業人才教育及培訓,促進創業文化並進行創業教育,以增強大學與產業協同創新能力。