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」
日本內閣府於2021年1月20日發布「第6期科學技術與創新基本計畫」(科学技術・イノベーション基本計画,以下稱第6期科技創新基本計畫)草案,並自即日起至同年2月10日,對外徵求公眾意見。依2020年6月修正通過之日本科學技術與創新基本法(科学技術・イノベーション基本法,預定2021年正式公告施行)第12條規定,要求政府應就振興科學技術與創新創造的政策,擬定基本計畫並適時檢討調整,同時對外公告。而本次草案的提出,便為因應現行的第5期科學技術基本計畫即將屆期,啟動擬定下一期基本計畫。 依草案內容,第6期科技創新基本計畫延續Society5.0的願景,並以數位化及數位科技作為發展核心。但檢視至今的科技創新政策成效,數位化進程不如政策目標所預期;受COVID-19疫情影響,也提升了科技普及化應用的重要性。另一方面,科學技術基本法的修正,則揭示了人文社會科學與自然科學跨域融合運用的方向,並期待藉由創新創造納為立法目的,實現進一步的價值創造。基此,第6期科技創新基本計畫提出,應從強化創新、研究能量及確保人才與資金的三方向為主軸,結合SDGs、數位化、資料驅動及日本共通在地價值,建構出「日本模型」(Japan Model)作為實現Society5.0的框架。 針對如何強化創新能力、研究能量及確保人才與資金,計畫草案提出以下方向: (1)強化創新能力:整體性強化創新生態系(innovation ecosystem),建構具韌性的社會體系,並有計畫地推動具社會應用可能的研發活動。具體作法包含藉由AI與資料促成虛擬空間與現實世界的互動優化、持續縮減碳排放量實現循環經濟、減低自然災害與傳染病流行對經濟社會造成的風險、自社會需求出發推動產業結構走向創新、拓展智慧城市(smart city)的應用地域等。 (2)強化研究能力:鼓勵開放科學與資料驅動型之研究,並強化研究設備、機器等基礎設施的遠端與智慧機能,推動研究體系的數位轉型;以資料驅動型為目標,多元拓展具高附加價值的研究,包含生命科學、環境、能源、海洋、防災等領域;擴張大學的機能,如增進大學的自主性,從經營的角度調整與鬆綁國立大學法人的管理與績效評鑑方式等,用以厚植創新基底。 (3)人才培育及資金循環:目標培養具備應變力與設定議題能力的人才;同時藉由資助前瞻性研發,結合大學的基礎科研成果,激發創新的產出及延伸收益,並回頭挹注於研發,建立研發資金的循環運用體系。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
美國聯邦上訴法院重新審理YOUTUBE的著作權侵害訴訟先前Viacom公司控告Youtube明知盜版剪輯影片而獲利一案,美國聯邦上訴巡迴法院決定重新審理。 2007年使用者將Viacom電視頻道的影片,像是MTV或是喜劇上傳到Youtube,這樣的影片剪輯超過上千片,Viacom主張由於Youtube縱容盜版的影片剪輯放在網站上來提高網站的聲望,所以Youtube是有意成為大量著作權侵害的幫兇,Viacom向Youtube求償超過一億元的損害。 依據1998年通過的數位千禧年法案,網路服務提供者在獲知有著作權侵害的內容後,只要迅速移除內容,則無需負擔使用者著作權侵害的責任。由於youtube在獲知有侵權內容時,已經及時將侵權內容移除,所以在2010年地方法院否決了Viacom的控告。 2012年4月5日聯邦巡迴上訴法院法官推翻地方法院的判決,並且說明合理陪審員(reasonable jury)可以發現Youtube實質上知道或是明確的意識到網站上有侵權的活動。 Google(Youtube的擁有者)發言人表示,侵權影片占youtube網站上的影片僅微小的比例,並且Youtube早已移除該侵權影片。但在Vaicom訴訟結束後,此項爭議卻開始攻擊Youtube。發言人繼續表示,此項決定並不影響Youtube的經營方式,Youtube將繼續作為全世界可以盡情自由表達的平台。
美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)發布《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構,合作訂定之《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件,旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術(Operational Technology,OT)系統,協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊,並輔以OT分類體系(Taxonomy)。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體,該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程,包含: 1. 定義清冊範疇與目標(Define Scope and Objectives) 2. 辨識資產及蒐集屬性資料(Identify Assets and Collect Attributes) 3. 建立分類體系(Create a Taxonomy to Categorize Assets) 4. 管理與蒐集資料(Manage and Collect Data) 5. 實現資產全生命週期管理(Implement Life Cycle Management); 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產,有助於風險識別、漏洞管理,以及資安事件應變;有關如何建立OT分類體系,該指引亦提供流程建議如: 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類(Classify Assets) 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類(Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways) 3. 建構體系架構與互動關係(Organize Structure and Relationships) 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化(Validate and Visualize) 5. 定期檢查並更新(Periodically Review and Update) 該指引認為,建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為,資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產,並據以調整防禦架構,建構相應的資安防禦措施,以降低資安事件對組織任務(Mission)與服務持續性(Service Continuity)的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT(資訊技術)部門間之跨部門協作,並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類,以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。