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）。
Kroger成立於1883年，在美國擁有近3000家分店，為美國最大食品雜貨零售店，其註冊商標“Private Selection”相當知名，被廣泛使用在超市、便利商店及其他各種零售商店約20多年。然而在全球擁有超過10000家分店的歐洲零售店巨頭Lidl，亦於2016年9月19日於美國註冊與“Private Selection”近似的商標“Preferred Selection”。 對此，Kroger於Lidl在美國開立新門市不久之後，即於今（2017）年6月30日對Lidl起訴，主張Lidl的“Preferred Selection”與Kroger的“Private Selection”品牌商標太相似，Lidl於德國是以低價折扣作定位之連鎖超市，且產品曾被認定為劣質。Lidl的行為意圖混淆“Preferred Selection”與“Private Selection”，將稀釋Kroger的品牌知名度，不僅侵害商標亦將損及商譽，甚至從中牟取不當利益，導致不公平競爭。故Kroger據以向美國維吉尼亞州地方法院請求禁止Lidl販售使用“Preferred Selection”商標的產品。 Lidl反駁認為其商標註冊已有一段時間，Kroger卻故意選其展店亮相後才大肆攻擊Lidl的新品牌，嚴重干擾Lidl的宣傳效益，更何況兩者商標名稱不同，標誌圖形的設計也不同。今年7月25日，美國維吉尼亞州地方法院法官表示，儘管品牌標誌看起來相似，但兩者並無相同或相似的含意，拒絕授予Kroger聲請之禁令。惟兩造於今年9月達成協議，請求法院駁回訴訟，而Lidl最終於今年9月12日放棄“Preferred Selection”商標權。
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。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
新創及中小企業如何因應美國之《訴訟透明法案》今年7月，美國國會議員Issa提出了《2024年訴訟透明法案》（H.R. 9922, the Litigation Transparency Act of 2024，下稱《訴訟透明法案》），要求當事人揭露民事訴訟中所取得之金融支援的來源，如商業貸款機構等，以提高訴訟透明度並降低濫訴之情形，惟此提案恐導致美國新創及中小企業更難成功起訴竊取其專屬技術之大企業。 近年來，許多大型科技公司從較小的競爭對手竊取其專屬技術，然而僅有少數案例成功取得賠償金，如：伊利諾州地方法院要求Amazon向軟體公司Kove IO支付5.25億美元的賠償金等。這是由於新創及中小企業縱有證據證明其智慧財產權被盜，在訴訟中多面臨沒有足夠資力與大型科技公司抗衡之窘境，因此往往被迫接受遠低於其所受損失之和解金。透過這種方式，大型科技公司能掌握技術並支付低於取得該技術授權所需之成本，因此被稱之為「有效侵權（efficient infringement）」。 新創及中小企業近期透過與第三方金融資助者協議共享訴訟取得之賠償等方式，降低其進入訴訟程序的經濟門檻，以對抗大型科技公司所採取之「有效侵權」。然而最近一系列案例顯示，中國大陸所支持的第三方金融資助者助長了針對美國企業之智財訴訟，引發了國家安全問題，故立法者為降低營業秘密被外國競爭對手取得之風險、避免無意義之訴訟被廣泛提起，要求當事人揭露其於民事訴訟中所取得之金融支援來源。若《訴訟透明法案》通過，原告所採取之法律策略將可能外洩，而第三方金融資助者亦將受到各方之抨擊，進而導致新創及中小企業在訴訟中更難取得金融支援。 綜上所述，若要降低訴訟之可能性，新創及中小企業須強化其對於專屬技術之保護，從根本減少專屬技術洩露之風險，以避免訴訟發生或進入後端訴訟。有鑑於新創及中小企業與大企業相比，在智財保護觀念上更接近學研單位，且對於營業秘密之管理多未臻完備，因此為確保其能有效落實對營業秘密之管控，建議新創及中小企業可參考智慧局所發布之《學研機構營業秘密管理實作要領》，量身訂作符合自身需求的營業秘密管理制度，並循序完善相應之營業秘密管理措施，以降低專屬技術被竊取的風險。 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）