德國經濟暨能源部於2016年10月27日召開2016年「中小企業創新核心計畫」年度會議,約有200位專業經理人、企業與學者共同參與討論創新產品未來在市場的趨勢、創新生產流程與技術服務,專家在會中提供許多寶貴意見。聯邦政府中小企業處代表Gleick開幕致詞時表示,中小企業的創新力量決定我們在未來的經濟成就,所以政府需要持續投資在研究與創新以及適當的補助。
經濟暨能源部以「中小企業創新核心計畫」補助中小企業、研究機構共同開發以市場為導向的研究與創新技術,透過共同合作使參與的企業更具有產業競爭優勢,此計畫於2016年提供543百萬歐元補助,日前亦通過2017年548百萬歐元補助預算。
中小企業創新核心計畫(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM)是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫,補助對象除中小企業外,還包括與之合作的研究機構。ZIM計畫中補助的中小企業為員工人數不超過499人,同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。該計畫整合過往其他許多補助計畫,德國聯邦經濟與能源部於2015年4月公佈了最新的ZIM計畫實施方針,擴大受補助中小企業的範圍,且提高資助資金的數額,將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬,對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元,以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力;企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金,研發主題不限,重點在於創新內容與市場價值。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為促進歐洲的數位轉型,歐盟執委會(European Commission)在2023年3月24日於通過數位歐洲計畫(Digital Europe programme, DEP)下的2023~2024年工作計畫,預計投入12.84億歐元於「主要數位歐洲計畫工作計畫」(Main DEP programme)(下稱「主要工作計畫」)及「網路安全工作計畫」(Cybersecurity Work Programme),以延續之前投入之成果,並加強歐盟對抗網路威脅的集體韌性。 實際上歐盟於2018年即提出第一個數位歐洲計畫,並透過數位單一市場策略(Digital Single Market strategy)嘗試建立符合數位特性的監管框架,藉以提高歐盟的國際競爭力,發展及加強歐洲的數位能力。數位歐洲計畫包括五個重點領域:超級電腦(Supercomputers)、人工智慧(Artificial intelligence, AI)、網路安全及信任(Cybersecurity and trust)、數位技能(Digital skills),以及確保數位技術在經濟及社會中被廣泛使用。 前述所說的主要工作計畫,其投入資金為9.095億歐元,重要工作有三。首先,藉由關注氣候和環境保護技術、數據資料、人工智慧、雲端、網路安全、先進數位技能及部署此些技術之最佳方法,並加強歐盟的關鍵數位能力。第二,關注數位公共服務,強調具跨境互操作性(cross-border interoperability)的公部門解決方案(例如歐洲數位身份)。此外,也將透過歐洲數位媒體觀測站(European Digital Media Observatory, EDMO)打擊假訊息,並以InvestEU計畫下的策略數位技術投資平台,重點支持中小及新創企業關注網路安全。 其次,網路安全工作計畫的投入資金為3.75億歐元,由歐洲網路安全能力中心(European Cybersecurity Competence Centre)負責執行,將支援建立國家和跨境安全操作中心的能力,以打造最先進的威脅檢測及網路事件分析生態系統。網路安全工作計畫還將資助產業(特別是中小及新創企業)遵守網路安全法規要求的項目,特別是網路及資訊系統安全指令(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS2)或網路韌性法案(Cyber Resilience Act)所要求的內容。 歐盟已在加強數位公共服務、數位技能及網路安全等方面投入許多資源,其中網路安全、資安威脅和打擊假消息等議題因其不受地區限制而更受到注目,未來仍待持續關注此些議題之發展。
英國將於西密德蘭郡大規模推行5G試驗計畫英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS)於2018年3月公布5G測試平台及試驗計畫(5G Testbeds and Trials Programme)中之都市聯網計畫(Urban Connected Communities Project)政策文件,將於英國大規模推展5G試驗。同年9月4日,數位部部長宣佈其5G試驗團隊正與西密德蘭郡聯合管理局(the West Midlands Combined Authority, WMCA)及相關產業夥伴合作準備正式商業案例,預計將於2019年推行第一個計畫項目。 本項目內容側重於醫療及汽車業,包含: 1. 透過流暢的視訊方式進行遠距醫療諮詢(Outpatient appointment)或緊急醫療情況之諮詢,而該視頻之內容除可回放外,與家人及看護間並可進行共享查看,以提升醫療照護之效率與品質。 2. 「聯網救護車」:醫療輔助人員得於事故現場即時獲得專家建議,例如與顧問或臨床專家進行視訊。並於救護車內即能傳送患者之即時資訊至醫院,使患者抵達醫院時能進行快速且妥適處理。 3. 即時傳輸公共巴士上之閉路電視(CCTV)畫面,以便立即採取行動制止反社會行為(anti-social behaviour)。 計畫將可獲得高達5000萬英鎊之資金,並於柏明罕、考文垂以及伍爾弗漢普頓(Birmingham, Coventry and Wolverhampton)設立試驗中心執行相關計畫。
美國健康保險制度下的個人資料安全保護隱憂為降低美國人民在醫療保險費用的支出,同時加強管理現有的保險產業,同時提供美國人民一更易負擔的醫療保險制度,美國總統歐巴馬自上任以來遂特別加強推動美國健康保險制度,與相關現有醫療保險制度的建置與改革,並於2010年3月23日通過「病患保護與平價醫療法案」(The Patient Protection and Affordable Care Act,本法暱稱Obamacare),並計劃於今(2013)年10月正式啟動上路。 為集中且便利相關機構快速讀取單一個人之相關資訊,Obamacare計畫透過聯邦數據服務樞紐(The Federal Data Services Hub)的建置,彙整目前美國各單一政府單位所保有之全民個人資料,該類資料涵蓋個人醫療、教育、和財務等相關資訊,提供各州政府單位機關有需求時得以讀取。然而,儘管該服務樞紐的用意係為提供更完整的個人資料,然而其卻也因其本身具集中單一個人資料於一身的特性而受到各界的質疑。反對人士認為,由於該服務樞紐彙整龐大單一個人資料,因此若其未建立完善資訊安全機制,而遭受到不肖駭客入侵竊取個人資料的話,所造成的後果將影響甚遠,再加上未來將管理服務樞紐的美國衛生及公共服務部(The Department of Health and Human Services, HHS),遲遲未能讓外界信服其已建立充分的資訊安全保全系統來保障全美國人民的個人資料,因此反對人士對於該服務樞紐對於個人資料安全與隱私的保全能力感到堪慮。 根據美國隱私法(Privacy Act of 1974),美國政府需提供適當的隱私保全機制來保障美國人民的個人資料,同時,美國聯邦資訊安全管理法(Federal Information Security Management Act of 2002)亦要求美國政府需確保美國人民的個人資料不被濫用,故在該二法案的明文要求下,歐巴馬政府於推行Obamacare之際,相關資訊安全保全系統機制仍須符合標準始得合法運作。Obamacare上路在即,歐巴馬政府與相關部會該如何解決個人資料保護問題,其後續發展實值得觀察。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)