新加坡國家研究基金會推出AI.SG計畫，促進人工智慧技術發展
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：
- 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰
這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題，或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示：「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中，可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具，可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 - 投入並深化技術能力，以掌握下一波科技創新
其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence，XAI），以及相關技術，例如電腦系統架構（軟體、韌體、硬體整合）和認知科學(Cognitive Science）。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 - 擴大產業對於AI和機器學習的使用
AI.SG將與公司合作，利用AI來提高生產力，創造新產品，並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證，以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融，醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。
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」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
1. National Research Foundation, AI.SG: new national programme to catalyse, synergise and boost singapore’s artificial intelligence capabilities，https://www.nrf.gov.sg/Data/PressRelease/Files/201705031442082191-Press%20Release%20(AI.SG)%20(FINAL)%20-web.pdf（最後瀏覽日期︰2017/06/14）。
2. National Research Foundation Home Page， https://www.nrf.gov.sg/home（最後瀏覽日期︰2017/06/14）。
英國近來透過電子醫療紀錄的應用，以智慧演算法（intelligent algorithms）開發結合數位技術的創新醫療科技，這些成果多是以國民健保署（National Health Service, NHS）的資料做為基礎，因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日，英國衛生部（Department of Health and Social Care）在NHS健康與護理創新博覽會（NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018）中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」（Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology）。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時，將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境，內容包含十項原則，分別為：界定使用者、界定價值（value proposition）、對使用的資料保持合理（fair）、透明（transparent）以及當責（accountable）的立場、符合一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）的資料最小化原則（data minimisation principle）、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議，以增進此指引在產業運作上的適用性，並預期於2018年12月公布更新的版本。
世界智慧財產權組織(WIPO)2005年之國際專利申請量再創新高根據WIPO之統計，去年(2005年)國際專利之申請件數再創新高，共有134,000件PCT申請案，較上一年增加9.4%。其中，相較於2004年，前五大國際專利申請國仍為美國、日本、德國、法國以及英國。值得注意的是，韓國超越荷蘭，成為WIPO的第六大國際專利申請國；而中國大陸則是擠下加拿大、義大利以及澳大利亞成為第十大PCT申請國。 此外，成長速度最顯著的國家連續兩年都來自東北亞，分別為日本(18.8%)、韓國(3.5%)以及中國大陸(1.8%)，該三國共佔WIPO國際專利申請件數之24.1%。而歐洲專利公約(European Patent Convention)締約國之申請件數則佔34.6%，位居第一位的美國申請件數則佔33.6%。 “日本、韓國、中國大陸之成長速度極為突出，顯示這些國家的技術強度正快速擴張。自2000年以來，日本、韓國、中國大陸的申請量分別成長了162%、200%以及212%”，於WIPO中掌管PCT工作之副主任Francis Gurry表示。 其他排名國際專利申請案前五大之國家於2005年申請案件成長率分別為美國的3.8%；德國的4%；法國的6.6%；英國的1.5%。而排名前十五大的國家中，成長率達到二位數的有澳大利亞(排名第十三)的10.%以及芬蘭(排名第十四)的11.6%。
莫德納提告輝瑞COVID-19疫苗侵害其專利，判決結果或可能影響專利承諾發展莫德納公司（Moderna）於2022年8月26日對輝瑞（Pfizer）/BNT公司提出專利侵權訴訟，主張輝瑞之Comirnaty疫苗侵害其RNA平台技術，引發各界關注，因此舉不僅為兩大COVID-19疫苗藥廠之間之專利戰爭，同時可能引發莫德納違反其專利承諾（Patent Pledge）之疑慮，從而衍生專利承諾效力問題之爭議。 莫德納曾於2020年10月8日於該公司官網上自願承諾：「於大流行繼續的同時，莫德納不會針對那些旨在製造對抗大流行疫苗的公司，主張我們與COVID-19相關之專利」（第一次專利承諾），而後於2022年3月7日，莫德納更改其承諾（第二次專利承諾），永遠不會針對在Gavi COVAX預先市場承諾（Advance Market Commitment, AMC）中之92個中低收入國家、或為這些國家生產疫苗之公司主張莫德納之COVID-19疫苗專利，且前提是生產之疫苗僅用於AMC之92個國家。莫德納對於輝瑞侵權訴訟之聲明亦與更新後之承諾一致，其僅請求2022年3月8日後輝瑞COVID-19疫苗侵害莫德納專利之損害賠償，而未請求2022年3月7日前之損害賠償責任。 惟莫德納單方面更改其專利承諾並提起訴訟之行為仍引發眾多爭議，主要包括莫德納第一次專利承諾是否有法律上之拘束力、後續更改其專利承諾之行為是否有效、這些行為之影響為何等問題。就第一次專利承諾而言，目前有認為其具有法律上之拘束力，其可能可被視為一種「公共授權」（public license）行為，為專利權之書面授權且適用於任何希望接受授權者；退步言之，即使該授權未成立，莫德納基於「承諾禁反言」（promissory estoppel）之法理，亦不能隨意撤回該承諾或追溯撤銷其已授予之權利；且由於第一次承諾中所述之「大流行繼續（while the pandemic continues）」之條件在世界衛生組織未宣告疫情結束之前仍然存續，該承諾應仍繼續有效。惟亦有認為莫德納應得以第二次專利承諾可取代第一次專利承諾，而自2022年3月起主張其專利權者。 本案針對專利承諾之效力引發許多討論，未來於此訴訟案件中法院如何評價莫德納之專利承諾以及對於其效力之認定，亦可能影響現有之專利承諾生態：若企業可任意收回、更改其承諾，並於後續得以訴訟手段提告運用其專利之第三人，或有可能影響公眾對於專利承諾信任或利用意願；而若專利承諾不能任意修改，企業須受自身之承諾嚴格拘束，則未來或許即使社會遭遇危機，企業亦不敢貿然發布專利承諾應對危難。因此，此案後續發展將對整體專利承諾與授權影響重大，值得持續進行關注及了解。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。