英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議:
(一)關於人工智慧及應用界定與發展
人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。
(二)未來對社會及政府利益及衝擊
人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。
目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。
在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。
(三)關於相關道德及法律風險管理課題
人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考:
(1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。
(2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。
有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。
針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。
人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下: 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題,而非只是說明解決方案; 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益,在招標階段敘明以公共利益為核心,並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準; 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則; 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
泰國智慧財產制度在2017年國際智財指數中得分排名靠後由美國商會(the United States Chamber of Commerce)於2007年成立的全球智慧財產中心(Global Intellectual Property Center,以下簡稱GIPC)發布2017年國際智慧財產指數排名,前三名分別為美國、英國和德國,而泰國在45個經濟體中排名第40名,在滿分35分的評分中僅得到9.35分。指數的計算方式係基於專利、著作權、商標、營業秘密、執法、國際條約的批准和執行狀況等6個智財保護面向,共35個指標組成。 GIPC指出,泰國關鍵優勢在於具備商標、著作權和設計專利的基本註冊和保護制度,具備智財權執行的基本法律架構,配合新技術的發展試圖調整著作權的法規,改進部份海關防止仿冒的措施。而得分低的主要原因則為專利保護不足、數位著作權制度不完整、智財資產商業化的繁鎖程序和額外成本、仿冒猖獗和執法不力等。 泰國智慧財產局(the Department of Intellectual Property,以下簡稱DIP)局長表示美國商會未充分考慮泰國在智慧財產權發展方面的努力。泰國是按與貿易有關之智慧財產權協定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights,以下簡稱TRIPS)的要求提供智財保護,然GIPC的部份指標較TRIPS的要求嚴格,導致泰國得分偏低;且指標評估者僅為美國商界人士,而非所有利害相關人。不過DIP也表示,儘管在推動泰國智慧財產權保護方面存在諸多困難,同時需要與包括衛生部、海關廳、財政部、國家警察總署、特安廳以及數位經濟和社會部等部門合作開展,DIP仍將繼續推動各項工作進展,努力提高泰國在國際智財指數的排名。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】