智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一,主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械,爰此,行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」,整合我國豐沛的新創能量,建立符合市場需求之技術應用與服務能量,以創造我國機械產業下一波成長新動能。
智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素,使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能,並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能;智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械,建構智慧生產線(具高效率、高品質、高彈性特徵),透過雲端及網路與消費者快速連結,提供大量客製化之產品,形成聯網製造服務體系。
未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有:工業用等級之視覺/觸覺/力感知等感測模組與驅動控制技術;微型感測元件智慧化;開放性標準網路通訊技術;機器型通訊及安全技術;耐延遲及低耗能機器聯網;健全人機智能介面,提升人機協同安全與效率;智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理;網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度;機器人智慧整合能力及反應速度;供需產能整合與決策系統等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
什麼是「日本Connected Industries」?Connected Industries為日本產業的未來願景,透過人、機器與科技的跨界連接,創造出全新附加價值的產業社會,以達到Society5.0理想目標。例如,物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。 隨著第四次產業革命到來,IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新,日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合,目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為: 一、新數據社會(New Digital Society) 消除人與機械系統的對立,實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難,並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。 二、多層次合作(Multilevel Cooperation) 區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰,必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。 三、人力資源發展(Human Resource Development) 以人類為中心做思考,積極推展數據技術的人才養成,邁向智慧與技術的數據化時代。
美國通過《非自願私密影像移除法》 以遏止利用AI深偽技術之性犯罪2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》(Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act),該法散播未經同意之親密影像,如深偽色情(deepfake porn)和報復性色情(revenge porn)視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像(Non-Consensual Intimate Image, NCII)所造成的傷害一直無法被有效處理,AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法,但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大,受害者亦難以在第一時間快速將影像移除,導致二次創傷。 為解決前述問題,共和黨與民主黨展現高度共識,眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對,壓倒性通過《非自願私密影像移除法》,並於同年5月19日獲川普總統簽署生效,此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》,任何人若透過互動式電腦服務(interactive computer service)故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像(Authentic intimate visual depictions)或數位偽造影像(Digital forgeries)兩種情形,後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧,或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像,包括改編、修改、操弄或變造真實影像,且從整體上來看,一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台(covered platforms)應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式,且該服務主要是提供一個平台,讓用戶得以分享其自行產製之內容(user-generated content),如訊息、影像、音訊、遊戲等;若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像,亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內,建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後,應於48小時內移除該影像,並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範,會被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)所定義之「不公平或欺騙性商業行為」,並適用該法的相關處罰機制,例如民事懲罰(civil penalty)等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)作為執法單位,然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力,FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑;亦有論者擔憂這項機制被濫用,恐成為政府打壓言論自由的政治工具,川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外,《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款,任何人都可要求平台刪除影像內容,加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查,形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法,反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而,該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗,能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。
時尚奢華品牌-Gucci與服飾品牌-Guess間之商標戰爭Gucci America, Inc. (Gucci) 於2009年對Guess?, Inc. (Guess)提出商標侵權訴訟,美國聯邦地方法院(United States District Court, SDNY)於2012年5月在無陪審團審判的結果下,判定Guess禁止使用「紅-綠條紋」、「G字菱形圖」、及「環環相扣的G圖」等三項商標,並須賠償Gucci 466萬美元之損害賠償。 緣,Gucci聲明Guess係惡意侵害及仿冒Gucci的商標設計,企圖造成消費者的混淆誤認,並淡化Gucci的商標權,故針對「紅-綠條紋」、「G字菱形」、「環環相扣的G圖形」、及「手寫Guess logo」等商標設計聲明其禁止銷售、販賣及使用,並主張因Guess的惡意仿冒,請求1.2億美元的損害賠償。 Guess於訴訟過程中提出抗辯,(1) Guess無理由仿冒Gucci的商標、 (2) Gucci至少超過七年以上放任Guess使用其所聲稱的Gucci商標設計且未提出訴訟;此外,(3) 消費者並不會將Guess的產品與Gucci的產品誤認,因Guess與Gucci所訴求的客戶市場並不相同。 Scheindlin法官於裁定書中敘明,Gucci無法直接證明因Guess之商標侵害造成其品牌上的極大損害,故最終損害賠償金額僅判定466萬美元 。 本案之法院結果將影響其他時尚品牌之商標或產品外觀近似的侵權案件。