依據12月USPTO公開資訊,微軟(Microsoft)於2016年9月2號提出擴增實境(Augmented Reality,以下簡稱AR)系統之美國發明專利申請(申請號:20160373570)。目前AR系統不僅可投射虛擬訊息,還可偵測物理空間之物體位置,不過因為現實生活中,不管是有生命或無生命物體,都不太可能處於完全靜態不動的狀況;而微軟此技術之開發,除了不限於固定空間外,對移動中的物體更具有自動追蹤效果。
微軟專利指出該系統能辨識無生命物體,並可將該物體被選擇為追蹤對象的技術,這個AR系統可持續監測物體的狀態,不僅在同一空間中不同時間點,甚至是物體離開監控空間又被帶回的情況都可追蹤。從微軟專利可以看到這項技術運用在日常生活的價值,如:我們常常花很多時間在想汽車鑰匙和錢包放在哪裡,但透過這個系統的追蹤,可以節省我們找尋的時間;有時我們會忘記家裡的牛奶還剩多少,而花時間去逛超商,倘若我們運用此追蹤技術,能夠隨時知道牛奶剩餘的狀態,就可以避免這種情況的發生。
上開技術不僅包含AR技術,還有虛擬實境(Virtual Reality,簡稱VR)技術,這些技術能透過虛擬與真實世界合併,將真實世界、人類、空間和物體結合,並可進一步的智慧化追蹤,若這項專利被核准且可真實運用到現實生活,必能減少我們的生活中不必要的麻煩。
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近年來,由於(European Food Safety Authority, 簡稱EFSA)對GM產品之管理並未能進行足夠之科學分析,同時,亦過份仰賴業者所提供之數據資料等原因,而造成歐盟某些會員國家對EFSA所作出之評估報告於公正及客觀性方面產生質疑;甚至,歐洲食品業者亦對目前EFSA是否將會因為專家人力不足而導致整體風險評估能力下降之問題表示關切。一位EFSA官員指出:我們需要更多科學專家來協助處理與風險評估有關之事務。 其次,隨著各界因對GMO產品不當之批判與歐洲整體食品安全評估工作量增加等因素,EFSA於日前決定,欲透過建立一外部專家資料庫(External Expert Database),來協助其風險評估工作之執行並促進評估專家招募過程之透明化,以達成免除外界對於歐洲食品安全評估過程疑慮之目的。不過,這些將提供協助之專家,並不會因此而真正成為EFSA科學評估小組成員(其將被視為是由人民主動對該小組執行評估工作提供協助)。除EFSA擬徵求歐盟境內專家學者外,未來其亦將邀請歐盟以外其他國家並在該領域為重要研究先驅之專家提供協助,以增加風險評估之品質與客觀性。 再者,綠色和平組織歐洲發言人Mark對於EFSA現階段執行之工作狀況也表示意見並指出:目前EFSA是在一種配備不良(ill-equipped)之狀態下,來勉強執行其所執掌之事務;不過,更讓人感到憂心者,則是由EFSA科學評估小組所做出科學性之意見,於不同會員國家間或於歐盟以外其他國家其是否仍將會被完全採納之問題。有鑒於此,相關人士認為:應再次強化EFSA於風險評估方面之能力! 最後,一位非政府機組織專家也提醒:僅單純地透過專家庫之建立,其實,並不能圓滿地解決當前EFSA於決策機制中所遭遇之困難;而只有當EFSA在未來欲邀請外部專家提供協助與支援時,一併將資金及相關政策配套措施納入考量後,才是此問題真正解決之道。
美國白宮呼籲採取行動,打擊利用AI生成影像進行之性虐待行為美國白宮於2024年5月23日公開呼籲採取行動以打擊利用AI生成性影像,及未經當事人同意傳播真實影像的性虐待行為。此次呼籲源自白宮「解決線上騷擾與虐待問題工作小組」(Task Force to Address Online Harassment and Abuse)相關行動、總統第14110號行政命令-「安全、可靠且可信任之AI開發及利用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence),以及尖端AI公司自願管理AI風險之承諾(Voluntary AI Commitments)。 白宮指出,迄今為止生成式AI已淪為性虐待的主要工具,同時,涉及未經同意散布或威脅散布私人性影像,亦將對受害者造成嚴重的心理傷害。白宮呼籲相關利害關係人透過自願性承諾,預防與減輕性虐待影像之影響,如: (1)阻止性虐待影像獲利: 對於從事性虐待影像業務的網站或應用程式,支付平臺與金融機構可限制或拒絕對其提供支付服務。 (2)停止創建深偽性虐待影像 : 對於可透過AI生成性影像之網路服務或應用程式,雲端服務供應商與應用程式商店得減少此類網路服務或應用程式運作。此外,應用程式商店可要求應用程式開發人員採取措施,防止使用者製作非經當事人同意的AI生成性影像。 (3)防止散播性虐待影像: 應用程式與作業系統開發人員可啟用技術保護措施,以保護數位裝置上儲存之內容,防止未經當事人同意分享其影像。 (4)支援並參與為受害者提供有效補救措施之服務: 平臺與利害關係人可選擇與相關組織合作,使性虐待影像受害者可輕鬆且安全地從線上平臺中刪除未經同意之內容。此外,白宮亦呼籲國會修訂於2022年重新授權之「婦女暴力防制法」(Violence Against Women Act Reauthorization),延續並加強原有法律保護效力,同時為AI生成之性虐待影像的受害者提供關鍵援助資源。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)