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，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。
德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。
例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？
本份指南則提出六項建議：
- 促進企業內部及外部訂定相關準則
- 提升產品及服務透明度
- 使用相關技術應為全體利益著想
- 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。
- 重視並解決解決機器偏差問題
- 在特別需要負責的決策過程，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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國麻省理工學院企業論壇 (MIT Enterprise Forum) 日前在紐約市舉行了專家座談會，與會專家指出，新的網路搜尋技術，將改變數位內容產業的版圖。一個最重要的技術躍進，在於突破目前以文字為搜尋條件的限制，未來，透過新的技術，使用者將可以圖像、聲音甚至影片來進行搜尋。如此，數位內容產業的傳播將會更具效率，整個產業的發展也會更迅速，消費者也能更快速地享受到各種數位內容。且讓我們拭目以待。
巴西基因改造科技管理法制簡介 Rambus再興訟 南亞科、華亞挨告美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴，指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示，還不了解Rambus實際的指控內容，一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品，但因當時DRAM廠基於成本考量，決定支持DDR規格，所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利，目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用，所以大部份營收來源均來自於權利金收入，去年Rambus營收約1億4500萬美元，其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品，隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組，全球DRAM廠均投入DDR2生產，因此Rambus再度興訟，控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事，南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說，南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜，內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等，但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議，自然也沒有權利金支付問題，由於南亞科目前還沒收到起訴書，不知道Rambus提出的控訴內容為何，因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權，去年日本半導體大廠瑞薩科技（Renesas）也三度對南亞科技提出侵權控告，瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外，去年十月底還向東京地方法院提出申請，將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份（Preliminary Injunction）。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴，南亞科技表示，與瑞薩在日本、美國的專利權官司，至今還在上訴審理階段，南亞科已經提出資料證明，至於Rambus此次提出的侵權告訴，現在還在了解中，但南亞科的立場，會尊重每家半導體廠的專利權，不會有任何侵權的行為。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。