人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
簡介日本「u-Japan政策」 美國政府管考辦公室提出醫療產業資訊化政策評價報告美國之政府管考辦公室( Government Accountability Office )針對聯邦政府推動醫療產業導入資訊應用之相關措施及作為,九月初向參議院政府再造委員會( Committee on Government Reform, House of Representatives )下轄之聯邦人事暨組織次委員會( the Subcommittee on Federal Workforce and Agency Organization )提出報告,綜合回顧 2004 以來之各項政策宣示及執行規劃,指出目前猶有未足之處以及今後適宜更加留意之方向。 簡言之,醫療產業導入資訊應用,可望帶來降低營運成本,提升經營效率,防免發生過誤,維護病患安全等諸多實益,已為各界所共認。另由於聯邦政府介入醫療產業之程度與影響層面既深且廣,不僅本諸規制角度主管產業,更推動諸多施政,投入大量資金,提供老人、傷殘、兒童、低收入戶、原住民、退伍軍人、退休公職人員等不同社會族群各式相關服務,從而責成聯邦政府領銜推動醫療產業導入資訊應用,藉此提升醫療之品質及效率,應屬妥適。 自 2004 年提出行動綱領以降,聯邦政府即已陸續接櫫各項目標及其實施策略,並區分病歷資料格式、傳輸互通標準、網路基礎架構、隱私安全議題、公衛服務整合等面向分別開展,獲致相當成效。惟據管考辦公室之分析,既有之政策措施及各項作為,似乏詳盡之細部規劃及具體之實踐要項可資遵循,亦無妥善之績效評比指標以利參考。由是觀之,迄今之努力及其成果固值稱許,然就 2014 年普遍採用電子病歷並且得以交流互通之願景而言,還有很多需要努力的地方。
從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年11月13日 壹、日本內閣推動智慧農業政策之演進 日本內閣推動智慧農業相關政策,促使農林漁畜業及地方發展,首現於2013年「農林水產業地域活力創造計畫」(以下簡稱活力創造計畫)[1],計畫指出日本預計透過活用機器人技術與農業ICT(資通訊技術),實現超省力、高品質生產的新農業,設置研究會以規劃智慧農業未來藍圖、確保機器人技術安全性政策等,促進高等栽培技術知識外顯化,推動開發生產管理與農業經營指導等系統。活力創造計畫係由日本內閣設置之農林水產業地域活力創造本部[2](以下簡稱活力創造本部)發布,活力創造本部由內閣首相擔任本部長,內閣官房長官、農林水產大臣擔任副本部長以及相關閣僚參與。 日本政府隨後於2016年、2019年發布「農業競爭力強化計畫」與「農業生產基礎強化計畫」,這些計畫與智慧農業推動也都息息相關。此揭係針對該時期農業領域待解決之議題提出相對應的強化政策,並將這些計畫統整歸納進活力創造計畫,做為推動農業整體性發展之政府最高指標。 2016 年 11 月29日活力創造本部公布「農業競爭力強化計畫」,主要目的為整備農業經營環境,使農民得以自由展開經營的環境,同時解決僅靠農民努力無法解決的結構性問題。計畫分為四個面向,包括:一、整頓農業上下游產業;、改善人力與土地;三、引進保險互助制度;四、改革酪農業[3],公布該計畫的同時,將該計畫納入活力創造計畫並公布改訂版的活力創造計畫[4],做為農業競爭力再強化改革之項目。與智慧農業推動相關項目可見於(1)「二、改善人力與土地」面向,促進開發活用ICT遠距離監視水田之低成本水資源管理系統,以構築地區水資源管理模式;(2)「四、改革酪農業」面向,為達到穩定配方飼料價格、強化肉牛生產基礎之目標,推動活用 ICT 減輕勞動負擔、提高生產力以及推動擴大生產規模。 活力創造本部於去(2019)年12月10日公布「農業生產基礎強化計畫」[5]政策,同時公布已納入該計畫的改定版活力創造計畫,旨在加強生產基礎,以加速轉型為進攻型農業,安倍首相同日表示將持續擴大向全球推廣安全、可靠的日本農產品,日本政府透過利用先進技術和促進智慧農業發展,以擴大農產品出口,並決定將鼓勵外國放寬農產品進口限制列為政策方針。財政年度預算追加約3,200億日元(約883億台幣)作為農業措施,利用該預算加強生產基礎,擴大農產品出口量以及鼓勵年輕人參與農業。政策重點之一即為智慧農業落地利用與推動數位政策,包括至2022年無人機噴灑農藥擴大至100萬公頃、至2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業[6]。 貳、農業生產基礎強化計畫—智慧農業落地實用與數位政策推動 農業生產基礎強化計畫預計藉由強化農業生產基礎,以因應國民必要糧食安定供給、提升糧食自給率、從農者不足農地減少、頻繁發生之自然災害與家畜傳染病、農產品貿易國際環境變化等議題。 計畫構成共11項:1.設立促進農產輸出之指揮總部以更擴大輸出、2.擴大肉用牛・酪農生產方案、3.對應新需求之園藝作物生產體制強化、4.水田農業種植作物轉換為高收益作物、 5.智慧農業落地實用與數位政策推動、6.促進農林水產業之新就業者擴大加入與穩定就業、7.包含梯田等中山間地域[7]之基礎建設整備與活性化、8.強化與食品產業、供應商企業等合作、9.得以對應人手不足之食品流通合理化、10.強化對應極端化自然災害、11.強化豬瘟(Classical Swine Fever,CSF)、非洲豬瘟(African Swine Fever,ASF)等家畜疾病對策。 其中「5.智慧農林漁業的落地實用以及數位政策的推動」內容包括:大力推動活用無人機、IoT、AI等智慧化技術於農林漁業現場落地實用之同時,檢視以數位技術為前提之政策方法,推動農業數位轉型(農業Digital Transformation,農業DX[8]),細項如下所列。 1.加速智慧農業技術落地實施 (1)關於智慧農業實證,包括以果樹、加工用及商用的蔬菜、畜產等需要進一步實證之項目為中心擴大進行,設定優先採選範圍,於災區與中山區地域推廣實證。 (2)促進創造出能夠提供低成本智慧農業技術的新服務(例如共享服務等),有助於加速化智慧農業的落地實施。 (3)由於利用無人機噴灑農藥之方式的快速普及,至2022年度的噴灑面積將擴大到100萬公頃。 (4)為邁向智慧農業的持續性發展,制定地方型戰略,檢討於農業生產現場導入智慧農業機器時確保安全性之措施,促進智慧農業教育、活用農業數據協作平台(WAGRI[9]),維護整備資訊網際網絡環境等綜合性地推動。 (5)為推動農林漁產業領域的創新,例如農林漁產業的完全自動化與無人化,推動具有挑戰性中長期之研究與開發。 (6)透過森林資源數位化與活用ICT,推動智慧林業技術的落地實施,促進木質特性新素材的開發與實證。 (7)漁業產品從生產到流通等各種情況下所取得之數據,建構讓該數據得以相容、共有、活用的數據協作平台。 (8)通過以上的配套措施與努力,至2025年實現大多數主要從農者能實踐活用數據之農業。 2.實現農業數位轉型(農業Digital Transformation,簡稱農業DX) (1)建構農林水產省共通申請服務(通稱eMaff[10]),農林水產省所有補助金申請在內的行政手續,透過結合ID,從民間私人服務擷取必要資訊等方式,創造得以電子化的環境。 (2)依據不同制度個別管理的農地相關數據,透過活用電子地圖和農林水產省共通申請服務,將開放資料(OPEN DATA)化之每筆「農地區劃[11]」及其關聯資訊集中統一,創造得以有效管理和有效利用的環境。 (3)促進農業者與行政體系所使用之數據項目標準化,提高數據的相互運用性,並有效地掌握和分析資訊。 (4)農業者傾向智慧手機應用程序(MAFF應用程序[12])將於2020年4月正式營運,結合共通申請服務,根據個別農業者的特性、喜好,提供經營農業、政策資訊。 參、結語 日本內閣推動智慧農業政策,從2013年活力創造計畫,初期設立研究會以規劃智慧農業藍圖等宣示性政策,至2016年農業競爭力強化計畫,具體指出單點性智慧農業技術發展目標。演變至2019年農業生產基礎強化計畫,不同於以往散落在各個章節,僅將智慧農業技術做為其他發展目標的強化方式之一,例如利用智慧農業機械或農業ICT做為手段來達到改善土地的主要目標,於2019年計畫中,首度擬定智慧農業專章,不僅明確喊出「2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業」做為目標,更聚焦強化智慧農業生產基礎,包括活用農業數據協作平台(WAGRI)、農林漁產業的完全自動化與無人化等,再加上實現農業數位轉型政策,觀察上述政策演進,無一不重視數據活用,普及智農技術、標準化數據規格、數據智財管理,成為發展智慧農業之核心基礎。 [1]陳建宏,〈日本「農林水產業、地域活力創造計畫」概要〉,https://www.coa.gov.tw/redirect_files.php?link=mLZJwrpRJ7lxDTde1lsFvObETU2Iq3jbmF99hWT6DgWGEqualWGEqualWGPlusRFYWGSlash0wK9PdunMMQRpcHLfmXJnjgLFrbeJ1OYF9CHQyN&file_name=jRgEdDwWGEqualWGEqual2SY8WGPlusd8qWB0p6wQ (最後瀏覽日:2020/03/24); 農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について(概要)〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [2]農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806(最後瀏覽日:2020/11/13); [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容,〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉,財團法人台灣綜合研究院;農林水產省,〈農業競争力強化プログラム〉,https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [4]農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ;https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部,〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農業生産基盤強化プログラム〉, https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部(第26回)議事次第-令和元年12月10日〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html(最後瀏覽日:2020/11/13);日本農民新聞社,〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂=政府〉,2019/12/12,https://agripress.co.jp/archives/4024;農業協同組合新聞,〈水田農業で高収益産地 500創設-政府の生産基盤強化策〉,2019/12/17,https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型,都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域,後兩者合稱為中山間地域,係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia,〈中山間地域〉,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [8]デジタルトランスフォーメーション(Digital transformation,簡稱DX),https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI平台網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [10]農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries,簡稱MAFF)。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱,僅為初步規劃還未定案。