新加坡國家研究基金會(National Research Foundation,以下簡稱NRF)於2017年5月3日宣布AI.SG倡議,並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元,整合NRF,智慧國家與數位政府辦公室(Smart Nation and Digital Government),經濟發展委會(Economic Development Board),資通訊媒體發展局(Infocomm Media Development Authority),新加坡創新機構(SGInnovate)及整合健康資訊系統(Integrated Health Information Systems)等數個政府部門,以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下:
AI.SG計畫此項推動工作,未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題,也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活,值得我國相關機關推動政策之參考依據。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)於2022年3月30日提出了一項「目標地球倡議(the Destination Earth initiative)」,希望建立「目標地球系統」(Destination Earth system,以下簡稱DestinE系統),作為實踐歐洲「綠色協議」(European Green Deal)、「數位化戰略」(EU’s Digital Strategy)此兩項計畫的一部分。 DestinE系統係旨在全球範圍內開發一個高度精確的地球數位模型,透過整合、存取具價值性的資料與人工智慧進行資料分析等技術,以監測、建模和預測環境變化、自然災害和人類社會經濟之影響,以及後續可能的因應和緩解策略。未來希望將高品質的資訊、數位服務、模型預測提供予公部門運用,接著逐步開放給科學界、私部門、公眾等用戶,將有助於應對氣候變遷、實現綠色數位轉型,並支持塑造歐洲的數位未來。 為實現此一項目,歐盟執委會預計在2024年中前由數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)投入1.5億歐元,並與科學、工業領域單位合作,包含歐洲航太總署(European Space Agency, ESA)、中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts , ECMWF)、氣象衛星開發組織(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites , EUMETSAT)等,透過建立核心平台逐步發展為DestinE系統,稱之為數位分身(Digital Twins)。 是以,DestinE系統將允許用戶存取地圖資訊(thematic information)、服務、模型、場景、模擬、預測、視覺化,其系統主要組成分為以下三者: 從而,DestinE系統用戶將能夠存取大量地球系統和社會經濟資料並與之互動,該系統可有助於: 核心服務平台(Core Service Platform)--該平台將基於開放、靈活和安全的雲端運算系統,提供決策工具、應用程式和服務,兼具大規模資料分析與地球系統監測、模擬和預測能力的數位建模和開放模擬平台。同時,也將為DestinE用戶提供專屬資源、整合數據、開發各自的應用程式。該平台服務的採購、相關維運將由歐洲航太總署負責。 DestinE資料湖泊( DestinE Data Lake)--資料湖泊將提供核心服務平台、數位分身所需的獨立專用資料存取空間,並提供多元的資料來源和有效管理與DestinE系統用戶共享的資料,同時提高、擴大資料處理和服務。其將由歐洲氣象衛星開發組織負責營運。 數位分身(Digital Twins)-- DestinE 數位分身將依據不同的地球科學領域主題進行即時觀測、分類,例如極端自然災害事件、因應氣候變遷、海洋或生物多樣性,最終目標是整合這些數位複製內容(digital replicas),形成、建立全面性的地球數位分身綜合系統。因此,DestinE 數位分身將為用戶提供量身打造的高品質資料,用於用戶特定的場景模擬開發、決策。而該DestinE 數位分身將由歐洲中期天氣預報中心進行開發。 從而,DestinE系統用戶將能夠存取大量地球系統和社會經濟資料並與之互動,該系統可有助於: 根據豐富的觀測資料集,對地球系統進行準確、和動態的模擬,例如:關注與社會相關的領域、氣候變化的區域影響、自然災害、海洋生態系統或城市空間。 提高、加強預測能力並發揮最大化影響,例如:保護生物多樣性、管理水資源、可再生能源和糧食資源,以及減輕災害風險。 支持歐盟相關政策的制定和實施,例如:監測和模擬地球發展(陸地、海洋、大氣、生物圈)與人為干預,藉以評估現有環境政策和立法措施的影響,作為制定未來政策的依據。或預測環境災難、衍生的的社會經濟危機,以挽救生命並避免大規模經濟衰退。抑或透過開發和測試場景,實現永續發展。
舊金山監事會通過決議禁止政府使用臉部辨識美國舊金山監事會(San Francisco Board of Supervisors,編按:監事會是舊金山市的立法部門,性質類似議會)於2019年05月通過停止秘密監察條例(Stop Secret Surveillance Ordinance),並將其訂入行政法規(San Francisco Administrative Code)條文,包括增訂第19B章及修訂第2A.20節、第3.27節、第10.170-1節和第21.07節。根據行政法規第19B章,舊金山政府及執法機構未來將不能使用臉部辨識科技,也不能處理或利用任何自臉部辨識科技取得的資訊。 易言之,在公共場所安裝具備臉部辨識科技的監視器,或暗自使用臉部辨識科技尋找嫌疑犯都構成違法行為。然而,法規的修訂不代表舊金山內所有臉部辨識系統將全面停止。由於舊金山機場及港口屬美國聯邦政府管轄,不受地方政府法律所規範,仍可使用臉部辨識科技;而民眾及私人企業並非修訂條文的規範對象,亦可繼續採用。 此次法規的修訂引發高度關注,各界也熱烈討論。反對者表示,法規的修訂使執法機關打擊犯罪的努力付之一炬,危害民眾安全;贊成者則認為,臉部辨識科技過分侵害人民的隱私權和自由權,應對其有所限制。畢竟,臉部辨識科技並非萬無一失,尤其當受辨識者為女性或深膚色人種時,準確率往往下降許多,而有歧視的疑慮。舊金山首開先例立法,成為全美第一個限制政府使用臉部辨識科技的城市,其他城市或國家未來是否會仿效而相繼立法,值得繼續關注。
微軟10.6億美元購買AOL專利美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。