美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
吃的安心 基改農產品安全性測試系統上路自從1994年第一種基因改造(Genetically Modified , GM)農產品~番茄在美國上市後,越來越多的GM農產品進入了我們的生活,使得大家越來越注重食用的安全性。行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所開發的基因改造農產品安全測試系統於11月正式上路,日後台灣自行研發的GM農產品上市前,可以送到藥毒所檢驗,以確定對人體無害。 國際間對於GM農產品安全性爭議主要有兩個層面:生物安全性(作為食品之安全性)與生態環境安全(對環境的衝擊評估)。整體而言,GM農產品的食用安全評估以過敏性測試最為重要,也就是針對轉殖的DNA基因,測試其外源表現物質(蛋白質)對人體的影響,換句話說:蛋白質是較容易讓人體產生過敏的來源。 藥毒所開發的過敏反應和安全性測試系統,其針對GM農產品的評估方法有三:序列比對(和已知過敏原比對)、消化穩定性(採用人工胃液和腸液分解測試)、動物實驗模式(讓大白鼠直接食用)。相信這套安全測試系統的上路,可讓民眾食用台灣自行研發的GM農產品較為安心。
微軟10.6億美元購買AOL專利美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
2016年生物支付技術將可能取代傳統支付型態根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞,指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵,諸如:指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術,未來將無須使用信用卡或行動裝置,僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利,但同時,生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制,但水能載舟,亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別,涉及高度個人隱私,為妥善保護個人資訊安全,需訂立生物辨識相關規範加以管制,否則將衍生許多法律問題。 例如:在2015年6月,美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者,也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集,但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站,並標註姓名,儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範: 1.第10條: 生物辨識之態樣,包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描,但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a): 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱,並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1): 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯,主張BIPA規定之臉部外觀,其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊,並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀,但法院認為Shutterfly之主張並不合理,因此同意受理此案。 觀察該案可發現,儘管生物辨識提高資訊安全之保護,但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面,生物特徵資訊極易被他人蒐集,因此,如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施,也是推行生物支付措施所需突破的關口。