依2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014),美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告(Annual Report)。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型(manufacturing related technology transition)挑戰。
國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一,是連結創新與製造,而「研發機構」(Institute)在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構,係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」(NNMI-PD)以及2014年復甦美國製造與創新法(RAMI Act of 2014)第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」(center for manufacturing innovation)——其採公私合營制(public-private partnership),其成員可包括各該業界之業者與學研機構,以及商務部長認屬適當之產業聯盟(industry-led consortia)、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系(innovation ecosystem),以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。
我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」,亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」,建構智慧機械產業生態體系,整合產學研能量,並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2018年5月18日,於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案,並於5月25日公布,預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展,對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中,增加第47條之7規定,原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作),只要在必要限度內,不分是否有營利,皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為,也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型,甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此,才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中,增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為,其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為,也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」,亦可被認為不違反著作權法,因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是,所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制,不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效,未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響,值得繼續觀察。
歐洲新著作權指令 將影響互聯網環境下之著作使用2018年9月12日,歐洲議會通過歐盟委員會於2016年制定的「單一數位市場著作權指令」,其中包含最具爭議的兩項條款: 第11條是有關「鏈接稅」(link tax)的條款。針對使用或匯集新聞文章片段的網站,未來恐需向源頭出版之新聞業者支付授權費用。例如若Twitter推文中包含來自Guardian文章的螢幕或文字摘要截取,則Guardian可以要求Twitter支付授權費用。 第13條則是有關「上傳過濾器」(upload filter)或稱「Memes禁令」(meme ban)的條款。為加重網路平台服務業者防止上傳者侵害著作權的監控責任,要求如Google和Facebook等業者,須使用強制內容過濾的軟體以清除違規行為,且須建立快速刪除機制,避免侵害著作權。 該指令在歐洲議會通過後,將進入歐盟委員會、歐盟理事會和歐洲議會之間的非正式談判。這三個組織將決定最終版本,約2018年12月提交給歐盟法律事務委員會,最後於2019年1月再回到歐洲議會進行投票。 歐盟指令本身雖不是法律,如何解釋立法也將取決於各國,惟透過本次歐洲議會的結果,可預見未來在歐洲市場,對於著作權人的保護與使用者的行為,將朝權利衡平的方向作調整。
澳洲開放醫療性複製去(2006)年12月6日,澳洲眾議院核准之前參議院所通過的人類胚胎複製解禁法案,此法案由前健康部長亦是現任參議員Kay Patterson所提出,由於投票所涉及議題過於敏感,故各政黨開放其所屬議員自由投票,最終結果為贊成82票,反對62票。解禁法案主要是准許醫療性複製,但複製出來的胚胎不得植入子宮,且需於14天內被破壞或銷毀。另外,Kay Patterson表示,解禁法案將於健康及科學主管機關草擬卵子捐贈與研究授權指導方針的六個月後,開始施行。最後,此一修法應於3年後接受檢視。 目前澳洲與複製技術相關之法規有:人類複製禁止法(Prohibition of Human Cloning Act 2002)及人類胚胎研究法(Research Involving Human Embryo Act 2002)。人類複製禁止法顧名思義,即不允許任何形式的人類複製,而禁止項目包括:製造人類複製胚胎、將人類複製胚胎植入人類或動物體內、進出口人類複製胚胎………等等。前述修法通過後,澳洲國內將可進行為醫療目的之複製胚胎行為,為其國內胚胎幹細胞發展開一扇窗。 近年來,由於複製技術及胚胎幹細胞研究正逐漸成為顯學,加上醫療應用潛力極大,故即使於社會輿論壓力下,仍有許多國家修立法准許醫療性複製,包括:瑞典、英國、韓國等等。澳洲這次的修法,是否代表全球對於複製技術規範之態度有了某種程度之轉變?值得持續觀察。
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。