以色列BATM公司研發出Skype整合性軟體-KishKish,未來將提供消費者以付費的方式使用測謊功能。此軟體係透過分析談話者聲音中的緊張程度,告知軟體使用者「對方是否說謊」。如此一來,使用者便可透過軟體分析出來的指示,而即時修正詢問的問題。據說,美軍已開始運用此套軟體! 雖然KishKish的使用如此便利,但是根據英國專家表示,網路使用者若不當使用KishKish,將可能違反「資料保護法」(Data Protection Act)而負擔民事責任,甚至還可能涉及「調查權規範法」(Regulation of Investigatory Powers Act,RIPA)將被處以兩年以上有期徒刑或科以罰金。 至今,Skype仍尚未公布其價格及發布日期。
經濟部推動奈米標章,第一個奈米標章即將在今年發出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。
Ofcom公佈「2014年通訊基礎建設報告」英國電信管制機關Ofcom於2014年12月8日提出第二版通訊基礎建設報告(Infrastructure Report 2014)。依據英國2003年通訊法(Communications Act 2003)規定,Ofcom必須每三年向英國文化、媒體與體育大臣(Secretary of State for Culture, Media and Sport)提出英國電子通訊網路及服務檢討報告,此次報告是在2011年11月第一版通訊基礎建設報告之後,對於英國現有政策施行情況再進行檢討,重點在於檢視目前整體基礎設施建設情形,內容大致可區分為:1. 網路及服務的覆蓋率、成效以及範圍、2. 頻譜使用、3. 基礎設施共享、4. 安全性與彈性。 在未來整體的規劃上,報告指出以下三項是未來決策者可能會面臨的挑戰,在政策推行與改善時應該一併考量。 一、寬頻普及服務義務:在固網寬頻部分,2009年英國政府推行寬頻普及義務(Universal Service Commitment for Broadband),目前英國超過2Mbit/s的寬頻覆蓋率已達97%,超過10Mbit/s的寬頻覆蓋率則達到85%。在高速寬頻方面,目前已達75%覆蓋率,家戶可接取寬頻速度至少有30Mbit/s。英國政府希望能在2017年使95%可達接取24Mbit/s以上之寬頻。 在行動網路覆蓋率部分,目前英國政府投注一億五仟萬英鎊在新的基礎建設上,希望將行動網路覆蓋率普及於未有服務的家戶,並配合其他政策增加覆蓋率,例如以漫遊、靜態基礎設施共享或MVNO業者來完成。 二、新科技廣泛運用於市場:目前,手機營運商積極推展4G服務,希望終端用戶能達98%之覆蓋率。但在推行之際,尚需要政府的補助,以及法規政策的調整。 三、檢視未來基礎建設的發展:為促進不同科技產業的發展,對固網與行動寬頻速度不斷地進行改善仍為現階段重要的推行項目。因此,應定期依據市場的供需,持續進行政策上的調整。 此外,報告指出,將來在前述三項主要政策推行目標上,除了考量基礎建設應達成的網路速度以外,符合民眾需求的品質經驗等因素亦應一併在政策施行之時納入考量。Ofcom提出之報告重點在於能提供目前英國通訊基礎建設政策推行時之參考指標,此在後續我國的通訊基礎建設方面,亦能做為參酌,以因應物聯網或其他新興科技的迅速發展。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。