日本總務省公告第一次Startup×Act計畫成果

  2017年底,日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫,委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行,希望透過與新創團隊共同協作的模式,運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢,並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示,Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR;或譯創業家居留計畫)進行設計。

  STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫,該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異,但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題,再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期,以公私共同開發出產品或服務原型為目標,最後由新創團隊進行提案報告,為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域,未來更可能與市政府簽訂合作契約,進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計,平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市,並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站,由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定,並具有跨域、跨文化之普適性。

  日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動,第一個參與的地方政府為京都府京丹後市,之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫,彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。

  Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下,地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP),僅需提出希望解決之問題。舉例而言,香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」,最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。

  STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高,資源共享與知識流通量巨大,並且以解決問題為導向,能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈,增加彼此信任度,更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 日本總務省公告第一次Startup×Act計畫成果, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8010&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2024/11/22)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國基改食品標示新發展-強制標示與否的拔河

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

美國聯邦通訊傳播委員會完成空白頻段干擾測試

  美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於今(2008)年初完成700MHz頻譜拍賣後,在8月份針對空白頻段(white space)中可用以抗干擾之技術進行測試,並於8月11日完成測試。完整的測試報告預計將在9月份公布。FCC並可望在未來幾個月內表決是否開放空白頻段。   所謂「空白頻段」係指無線電視數位化之後,位於各電視頻道之間未被使用之閒置頻段。Google、Motorola、Microsoft等公司近一、二年來持續遊說FCC開放空白頻段(white space)免執照使用,以促進無線寬頻服務之發展。   儘管數位無線電視台及Verizon等正使用該頻段之業者有干擾疑慮,然主張開放空白頻段之公司深信開放空白頻段對於新興無線寬頻服務之發展將大有助益,且透過感測技術(sensing technology)或地理定位科技(geolocation technology),即可使得無線裝置於使用空白頻段之同時,不至於干擾數位無線電視台或其他取得執照使用該頻段之業者。   關於試驗結果,無線麥克風業者Shure之資深公關經理Mark Brunner 表示,感測技術幾乎完全無法準確偵測使用中之無線麥克風或電視頻道是否正播送中,自然無法避免干擾發生。支持開放空白頻段之Motorola公司則表示,儘管感測技術無法避免干擾發生,但是Motorola所使用之地理偵測科技則在測試中被證實可有效避開正在使用中之頻段,避免干擾情況發生。

KCC提出Giga Internet計畫

  南韓通訊傳播委員會(Korea Communications Commission, KCC)與國家資訊社會局(National Information Society Agency, NIA) 於2009年7月24日共同宣佈「Giga網路促進計劃」的開展,預計在2012年開始提供商轉服務。Giga網路可在十秒鐘內下載一部DVD影片,較既有的光纖區域網路快上十倍。 南韓政府選定Giga網路作為國家型計畫乃係為了在「寬頻匯流網路」(BcN)計畫後,能繼續提供世界上一流的廣播通訊基礎建設。另一目的是希望藉此能有效利用高品質、大容量與匯流之資訊。 為了發展與Giga網路相關的技術、設備及服務,「Giga網路促進計劃」的參與者包括南韓的資通訊大型企業,包括一類、二類電信業者、相關軟業體、終端設備商與研究機構。藉此以全面且有體系性地逐步於未來四年內推行此計劃。該計畫預計於在2012年底,提供3D與多角度IPTV、HD家庭閉路電視(CCTV)與電視多媒體訊息服務給2,000家戶 。   KCC常委Tae-Gun Hyung預測:該計畫不將止是促進產業發展,也增加了全球資通訊匯流的科技競爭力,提供了新的市場進入領域,改變人們生活型態,並且帶給社會極大的催化效力。 南韓未來四年推動Giga網路取代BcN的成效,相當值得資通訊產業與發展型態屬性相近的台灣參考,作為我國推動數位匯流的重要借鏡。

TOP