英國衛生部(Department of Health)於5月21日公布新的國家衛生政策,政策中指出,未來將建立資料庫,透過建設完善醫藥資訊之流通分享機制可改善對於病患之醫療服務以及促進學術研究之發展,當局承諾將採取適當之保護措施以妥善保護當事人之個人資料。然而,該政策同時亦承認對於病患資料匿名化之措施仍可能侵害當事人之隱私權。 當局指出,為了保護當事人之權益,將個人資料匿名化實屬必要,然而,對於醫療院所而言,縱使已經將個人資料匿名化,但透過其他相關資訊包含年齡、性別、血型、身高或者體重等,仍可能間接識別出當事人之個人資料。 衛生部重申建立資料庫分享當事人之個人醫療資料將可有效促進學術研究之發展,但將會透過當事人同意以及確實匿名化之機制保護當事人之個人資料。另外,衛生部於該政策中指出未來將要求英國之醫療機構必須於內部建立系統,使患者、當事人可有管道查詢其留存於資料庫之資料。 英國之隱私保護專員指出,由於此政策涉及敏感性個人資料之蒐集,所以其針對衛生部之政策規畫將持續關注,以確保當事人之隱私權。
FCC核准拍賣700MHz頻譜波段,作為各式無線服務的使用有鑑於目前美國的廣播電視系統所使用的698-806 MHz 頻譜波段(一般稱作700MHz頻段),預計在由類比式的電視系統轉換至數位電視系統後,該頻段可完全地為各類無線服務所使用,包括公共安全以及商業服務,聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)在2007年4月25日對此採納了「報告與命令」(Report and Order)以及「規則制訂建議的進一步通告」(Further Notice of Proposed Rulemaking )等文件作為相關規範。 關於700 MHz頻段的使用,目前FCC正朝下列三個面向來規劃: (1) 在商用服務方面,FCC以不同經濟規模的區域(如都會區、較大的經濟區塊等)來決定執照的發放,同時也制訂了如功率限制及其他的技術性規範。 (2)在保護頻道(Guard Bands)方面,FCC將改變目前在次級市場方面的租賃管理制度,使取得執照的業者在保護頻道的使用上更有彈性與效率; (3) 在公共安全頻段方面,FCC認為藉著更多頻段的釋放,使全國不同的網路(包括寬頻與窄頻)皆能全面達成互連,使危難發生時更得以發揮保障公共安全之功能。 上述相關的規則與建議將使FCC得以拍賣700 MHz頻段中不同用途的執照,並期待在全國性無線寬頻服務的互連方面,營造出更為創新以及符合公共安全的服務環境。
德國汽車製造商擁有德國境內大部分的自駕車專利根據德國專利商標局(Deutsches Patent- und Markenamt)2017年度報告,德國該年境內發明專利申請量達67,707件,僅較2016年下降0.3%(2016年專利申請量達歷年新高),主要領域在交通;而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表: (件數) 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源:德國專利商標局 其中,德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告,該年自動駕駛專利申請數量有2,633件,較2016年增加14%,是2013年的兩倍。 在德國4,810件自動駕駛專利中,德國汽車公司就擁有超過2,006件,占42%,日本為28%,美國為11%。僅2017一年,德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利,較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。 此外,德國境內電動汽車專利申請也增加10%,總數達到3,410件,超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池,德國汽車公司高居專利申請量榜首,其中以Bosch和Schaeffler為最。 事實上,除了在德國境內,全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有,截止至2017年底,占了48.8%,其中Bosch排名第一,共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖: 單位:件 資料來源:德國經濟研究所(Institut der deutschen Wirtschaft) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現