日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。
新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。
新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
美國財政部外國資產控制辦公室(The US Department of the Treasury’s Office of Foreign Assets Control, OFAC)於2021年9月21日更新並發布了與勒索軟體支付相關之制裁風險諮詢公告(Updated Advisory on Potential Sanctions Risks for Facilitating Ransomware Payments)。透過強調惡意網絡活動與支付贖金可能遭受相關制裁之風險,期待企業可以採取相關之主動措施以減輕風險,此類相關之主動措施即緩減風險之因素(mitigating factors)。 該諮詢認為對惡意勒索軟體支付贖金等同於變相鼓勵此種惡意行為,故若企業對勒索軟體支付,或代替受害企業支付贖金,未來則有受到制裁之潛在風險,OFAC將依據無過失責任(strict liability),發動民事處罰(Civil Penalty制度),例如處以民事罰款(Civil Money Penalty)。 OFAC鼓勵企業與金融機構包括涉及金錢存放與贖金支付之機構,應實施合規之風險管理計畫以減少被制裁之風險,例如維護資料的離線備份、制定勒索事件因應計畫、進行網路安全培訓、定期更新防毒軟體,以及啟用身分驗證協議等;並且積極鼓勵受勒索病毒攻擊之受害者應積極聯繫相關政府機構,例如美國國土安全部網路安全暨基礎安全局、聯邦調查局當地辦公室。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件加拿大交通部(Department of Transport Canada)於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估(Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada)」文件,該文件將協助加拿大企業評估其發展高級(SAE第三級至第五級)自駕層級車輛之安全性,並可與美國相關政策進行整合。該文件指出,因相關技術尚在發展之中,不適合使用強制性規範進行管制,因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向,並將其分類為三個領域: 自駕技術能力、設計與驗證:包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。 以使用者為核心之安全性:包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。 網路安全與資料管理:包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。 加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識,另一方面,該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。
美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用美國政府在9月15日宣布,為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊,因此設立Apps.gov網站,展示並提供經政府認可的雲端科技運用。 據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示,Apps.gov網站是美國政府首度對外發表,針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心,單在國家安全部下就設有23個資料中心,而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍,為了落實減少基礎建設花費的政策,並基於安全性的考量,希望能夠盡量利用現有的系統。 美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容,第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站,提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作,甚至還曾造成一連串的錯誤訊息,但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop),可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示,美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。 該計畫的第二個重點則是預算,美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫,並為此編列年度預算,希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年,美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。 最後,該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示,將會確保所有資料都受到完善保護。 Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用,此系統與Google提供給一般企業的系統相似,但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外,Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。