科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
市面上強調奈米的產品充斥，舉凡從燈管、面膜、瓷磚等各種產品都宣稱是奈米產品，因此經濟部決定推動奈米標章認證制度。該制度的推行，可讓消費者對奈米產品有更正確的認知和信任，對於鼓勵廠商開發優良奈米產品也有正面影響。 經濟部於今年辦理第一階段的技術初審，共有六家廠商通過，預定十月中旬將要進行第二階段的跨部會複審，只要能通過複審審查，就可以取得奈米標章。 有鑒於 奈米技術工業納入新興重要策略性產業已在日前拍板定案，為避免奈米標章浮濫，而可能造成租稅浮濫，經濟部指出，未來該標章的核發審查將審慎把關，預期僅很少數廠商的奈米技術工業可成為新興產業。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，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
美國眾議院提出「深度偽造究責法案」隨著人工智慧（AI）視覺處理技術愈發進步，圖片及影像的篡改也更加普遍，甚至使人難以分辨其真偽，例如一款應用程式（App）－DeepNude便是運用此技術，將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像；此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大，進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式，便於該州之《復仇式色情法》（Revenge porn law），擴大復仇式色情的涵蓋範圍，使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造（Deepfake）行為。 但該深度偽造技術之應用，實際上並不僅侷限於情色領域，故美國紐約州眾議員伊薇特．克拉克（Yvette Clarke）於本年度（2019年）6月即提出了《深度偽造究責法案》（Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.）草案，本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外，另針對實務上曾衍生的爭議問題，特別將外國勢力或其代理人（foreign power or an agent thereof）介入美國國內政治行為，如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容，其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄；意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義（false personation）的紀錄，並於網路或其他知識傳播管道發布者，應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露，以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實，如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容)；2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉；3.詐欺犯罪等，將可處5年以下有期徒刑，或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者，亦可處以同等罰責。
為加強兒少網路安全，英國通訊管理局發布「兒少風險評估指導原則」以及「兒少保護行為準則」為加強兒少網路安全，英國通訊局（Office of Communication）於2025年4月24日發布「兒少風險評估指導原則」（Children's Risk Assessment Guidance）以及「兒少保護行為準則」（Protection of Children Codes of Practice），以供受規範之網路服務提供者遵循。 「兒少風險評估指導原則」要求所有受《網路安全法》（Online Safety Act 2023）規範的「使用者對使用者服務」（user-to-user service）和「搜尋服務」（search service）的服務提供者，在完成兒少存取評估（children’s access assessments）確認服務有可能被兒少存取後，必須在三個月內即2025年7月24日前，完成兒少風險評估（children’s risk assessments）。 至於「兒少保護行為準則」一經國會審議通過，則自2025年7月25日起生效，服務提供者必須採取「兒少保護行為準則」規定的安全措施（safety measures），或實施其他有效手段，以減少上開風險發生的可能性。 「兒少保護行為準則」列出的安全措施包括： 一、更安全的資訊發送： 有運作推薦系統（recommender system）且存在中度或高度有害內容風險的服務提供者，應調整其演算法，確保不向兒少推播有害內容。 二、有效的年齡驗證： 風險最高的服務提供者必須使用高度有效的年齡驗證，以識別使用者是否為兒少。 三、有效的內容審查： 服務提供者應建立內容審查機制，一旦發現有害兒少的內容時，能迅速採取行動。 四、更多的選擇與支援： 服務提供者應賦予兒少更多的控制權，包括允許對內容或貼文表達不喜歡、接受或拒絕群組聊天邀請、封鎖用戶、將用戶設為靜音、以及關閉自己貼文的留言功能等。 五、簡便的舉報與申訴： 服務提供者應提供透明的舉報與申訴管道，且確保提出舉報和申訴的管道和方式對兒少而言相對輕鬆且簡單。 六、強化的治理： 服務提供者應設置負責兒童安全的專責人員，高層團隊並應每年審查兒童風險管理情況。 如服務提供者未能履行上開義務，英國通訊局可處以罰款。必要時，甚至可向法院聲請禁制令封鎖該平台。 處在網路無限擴張的時代，保障兒少網路安全絕對是重要且不容忽視的課題。英國通訊管理局發布的實施作法，非常值得我國觀察學習與參考。