所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles),是指在2017年1月5日至8日,於美國加州阿西洛馬(Asilomar)市所舉行的「Beneficial AI」會議中,由與會的2000餘位業界人士,包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則,以幫助人類運用人工智慧為人類服務時,能確保人類的利益。
該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values),及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。
其條文共有23條,內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人,並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序,而非顛覆之,以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想,以及全人類,而非單一國家或組織的利益等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在俄亥俄州長於2016年6月18日簽署通過HB523法案後,俄亥俄州正式成為美國第25個將醫療用大麻合法化的州。這項法案將在今年11月生效,並且允許重症患者使用及採買醫療用大麻。 與原本在2015年11月被退回的法案相比,娛樂性用途大麻直接被排除在本次法案適用範圍外,而且不允許個人在家裡種植或是直接抽食。因此,與一般人想像中,如同荷蘭般的大麻合法化政策相當不同。 當然,某種層面上來說,這項法案對重症病患是一大福音,他們可以合法取得大麻,不再因為持有大麻而被當成罪犯。但是俄亥俄州這部法案對於大麻使用者於現實生活中情況能帶來多大的改善,仍讓人懷疑。因為在俄亥俄州現行法律及行政系統下,俄亥俄州政府並未隨著新的法案,推行相關行政措施。一般來說,在大麻合法化之區域,通常會要求雇主不得禁止員工使用與持有醫療用大麻,或是不可以因當事人有使用、持有或散佈醫療用大麻之紀錄或習慣,而拒絕錄用或是解聘之,同時,會禁止對員工施行藥物檢查。倘若雇主有前列之行為,通常會面臨處罰,例如:主管機關會取消該名雇主原先所享有之稅捐優惠或其他惠優措施。此外,員工得因雇主反禁藥之行為,對雇主提起訴訟。是以,在缺乏相關行政配套措施的情況下,俄亥俄州的大麻使用者未來在工作場所中,仍將會面臨許多挑戰以及障礙。 總而言之,俄亥俄州通過這部法案,在法律上可謂是一大里程碑,但尚與一般大眾認知的「大麻合法化」仍存有很大的差距。同時,未在行政作為上採取相對應的保障措施,仍可以想像將來醫療用大麻使用者在社會上仍將面臨許多障礙。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
德國內閣公布「數位行政機關2020」 與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫為執行「數位議程2014-2017」(行動領域3「創意政府」),德國內閣於9月17日分別公布出「數位行政機關 2020」與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫。德國聯邦內政部部長de Maizère指出,此計畫的執行是為了讓公民享有行政機關更佳簡便、人性化、不受時間地點限制的服務,並且顧及到個人資安保障。 「數位行政機關 2020」旨於將德國數位政府(e-Government)法律在聯邦機關體制裏統一執行。在執行的做為中其中特別值得注意的是,以後聯邦形政體系使用的紙本檔案將全面轉換為數位版本。行政業務處理過程也將數位化、聯網化及電子化。此外、政府採購案流程也將數位化。這可幫助行政機關及企業節省行政資源。 為讓此計畫順利的執行,政府資料透明化的提升也變的格外重要。也因此,內政部長de Maizère公布針對「八大工業國(G8)簽署開放資料宣言」推出行動計畫。該計畫將政府機關的行政資料提供出來讓公民參考。依照該計畫,再明2015年4月底前,各聯邦政府機關將需提供兩個數據集(Datensatz),透過德國政府公開資料網路平台Govdata (https://govdata.de/) 公布出來。可公布出來之數據含括警察局統計之犯罪紀錄、政府建設合作案件、社會福利預算到德國國家數位圖書館資料及所有德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung)的公開資料。
英國資訊委員會(ICO):企業應用巨量資料技術時可能得以合法權益為由處理個人資料英國資訊委員會(Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO)最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」(Big Data and Data Protection)進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提,才得以進行巨量資料統計分析技術應用;且未充分認知當資料控制者(企業或組織)具合法權益(legitimate interest)時,可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者(企業或組織)符合合法權益時,應可將個人資料用於新用途,強調這種依據合法權益所進行之資料處理,應著重於該資料控制者(企業或組織)對於個人資料的責任(accountability),而非各別取得資料當事人的同意。 對此,ICO回覆,認為巨量資料統計分析技術的應用,應在資料控制者(企業或組織)的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間,取得平衡。依據歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)與英國資料保護法(Data Protection Act)的規定,資料控制者(企業或組織)得於具法定依據時,處理個人資料,例如取得個資當事人的同意處理其個人資料,或資料控制者(企業或組織)具法定義務處理個人資料(例如法院命令)。除此之外,企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益(legitimate interest),主張進一步處理個人資料(新用途),除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗(unduly prejudice)的損害。ICO亦同意,資料的應用應著重監督資料控制者(企業或組織)與加強其責任(accountability)。 ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」,資料控制者(企業或組織)必須公平且通透(transparent)地處理個人資料,對於當資料控制者(企業或組織)發現個人資料的新用途時,亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。 ICO建議,資料控制者(企業或組織)應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理,或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者,如果不具上述二者之一,資料控制者(企業或組織)若需將使用個人資料於新用途,則必須另行取得資料當事人的同意,始得為之。此時,必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理,是否與資料蒐集之特定目的相容(compatible)。 至於,判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容,部分取決於個人資料處理是否公平(fair)。這意味著資料控制者(企業或組織)必須對於為新用途所為之個資處理,提出對於資料當事人隱私影響之評估,以及該個資的使用與處理,是否仍合於資料當事人的合理期待。