德國聯邦政府公布人工智慧戰略，制定AI發展及跨領域應用框架
德國聯邦政府於2018年11月15日公布聯邦政府人工智慧戰略（Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung），除了針對人工智慧一詞定義外，並概述德國人工智慧戰略的3項基本原則，14項目標和12項行動領域。
第一項原則係透過該戰略，為德國在人工智慧（AI）的發展和應用制定整體政策框架，促進德國成為人工智慧最佳研究環境，以及人工智慧在產業與中小企業之應用，以確保德國未來競爭力。第二項原則係人工智慧在社會各領域有多種應用可能性，將可明顯促進社會進步和公民利益，因此重點將強調AI的應用對於人類和環境可帶來的益處，並加強社會各界對於人工智慧主題的密集交流及討論，確保AI朝負責且共同利益為出發點的開發及應用。第三項原則將透過廣泛的社會對話和積極的政策框架，將道德，法律，文化和制度結合人工智慧之應用融入整體社會。
該戰略列舉之工作項目同時包括評量標準，包含建置德法創意網（虛擬中心）、起草國家級且持續性的教育策略、加強相關創業投資力道、針對相關新創公司提供綜合性諮詢和推廣服務、針對自願提供且符合隱私規範之共享資料與建立資料分析基礎設備者研擬獎勵及促進框架、利用風險投資、創業融資和成長科技基金計畫擴展籌資機會、建立至少12個AI應用中心、將人工智慧列為研發機構跳躍式創新的焦點，未來5年加強產學研合作項目推廣、將環境與氣候的人工智慧應用列為發展亮點、共同決策人工智慧技術的導入與應用、透過中小企業4.0中心每年至少與1000家企業建立聯繫並進行AI訓練、將AI實驗室應用情境移轉至工作場所、進一步發展人工智慧平台學習系統、設計擘劃跨領域社會科學之「未來數位化工作與社會基金」、進一步制定相關數位化轉型專家策略、建立德國人工智慧觀測站、組織以人為中心的人工智慧工作環境之歐洲和跨大西洋對話、促進具自決權，社會與文化參與性及保護公民隱私之創新應用、聯邦政府於2025年前將投資約30億歐元於人工智慧發展、開發人工智慧生態系統、培養至少100名相關領域新教授、與資料保護監督機關及商業協會召開圓桌會議。
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
Bundesregierung, Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Publikation/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.pdf?__blob=publicationFile&v=3 (last visited Dec. 04, 2018).
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, Bundesregierung beschließt Strategie Künstliche Intelligenz, https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Meldungen/2018/2018-11-16-bundesregierung-beschliesst-strategie-kuenstliche-intelligenz.html (last visited Dec. 04, 2018).
英國數位文化媒體與體育部於2018年3月8日公布「安全設計：促進IoT用戶網路安全（Secure by Design: Improving the cyber security of consumer Internet of Things）」報告，目的在於讓物聯網設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計，以確保用戶之資訊安全。此報告經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論，並提出了一份可供製造商遵循之行為準則（Code of Practice）草案。 此行為準則中指出，除設備製造商之外，其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。 其中提出了13項行為準則： 不應設定預設密碼（default password）； 應實施漏洞揭露政策； 應持續更新軟體； 應確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護； 應確保通訊之安全； 應最小化設備可能受到網路攻擊的區域； 應確保軟體的可信性； 應確保設備上之個資受到妥善保障； 應確保系統對於停電事故具有可回復性； 應監督設備自動傳輸之數據； 應使用戶可以簡易的方式刪除個人資訊； 應使設備可被容易的安裝與維護； 應驗證輸入設備之數據。 此草案將接受公眾意見至2018年4月25日，並規劃於2018年期間進一步檢視是否應立相關法律與規範，以促進英國成為領導國際之數位國家，並減輕消費者之負擔並保障其隱私與安全權益。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
藥品監管機構負責人組織與歐洲藥品管理局聯合巨量資料指導小組發布2021-2023年工作計畫，提高巨量資料於監管中之效用藥品監管機構負責人組織（Heads of Medicines Agencies, HMA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）聯合巨量資料指導小組（HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG）於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」（Big Data Steering Group Workplan 2021-2023），將採以患者為焦點（patient-focused）之方法，將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中，以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」（Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU）作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段； DARWIN EU諮詢委員會（Advisory Board）已於2021年建立，DARWIN EU協調中心（Coordination Centre）亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性，未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」（Towards A European Health Data Space – TEHDAS）合作，關注資料品質之技術與科學層面，並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」（data quality framework for the EU Regulatory Network）、「真實世界資料來源選擇標準」（criteria for the selection of RWD sources）、「詮釋資料優良規範指引」（metadata good practice guide）、「歐盟真實世界資料公用目錄」（public catalogue of European RWD）等規範。 此外，工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」（learnings initiative）研討會，討論包括EMA人用藥品委員會（Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP）對於真實世界證據於藥品上市許可申請（Marketing Authorization Application, MAA）、適應症擴張（extensions of indications）之審查，以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題，以利後續指引之修正。 最後，工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」（question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data），以指導利益相關者與促進公共衛生研究，並發布由歐盟監管網路（EU Regulatory Network）同意之對於藥品監管（包括巨量資料）之資料標準化戰略。
歐盟批准Google併購DoubleClick公司Google 在2007年4月買下DoubleClick之後，競標落敗的微軟連同其他Google對手，控告Google和DoubleClick的結合，恐怕有壟斷之嫌，因此引來FTC和歐盟執委會的調查。 Google此前已經於去年12月首先取得美國聯邦貿易委員會的併購核準。歐盟執行委員會(EUropean Commission；EC)則於日前宣布通過無條件批准Google以31億美元收購線上廣告業者DoubleClick的購併案。 另據CNN Money網站報導，歐盟執委會通過雙方合併，主要基於沒有重大證據顯示，雙方的結合將會削弱微軟(Microsoft)、雅虎(Yahoo!)、美國線上(AOL)等競爭對手的生存空間；其次，Google和DoubleClick彼此並不存在競爭關係，雙方合併對線上廣告市場的競爭，不至於帶來負面的衝擊。 不過，提倡保護個人隱私的組織反對該收購交易，他們認為Google與DoubleClick合併之後，使兩家公司更容易獲取消費者個人資訊。但是歐盟執委會表示個人隱私權問題並非是否同意兩家公司合併的考量事項。 在得到歐盟方面正式核準之後，Google將會正式採取行動併購DoubleClick，將其線上廣告的經營，從文字廣告拓展至顯示廣告(display advertisement)領域。但在這塊線上廣告市場的步步進逼，勢必會刺激微軟加速買下雅虎的決心。