人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。
AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會在2015年12月9日提出歐盟朝向現代化著作權架構行動計畫(Towards a modern, more European copyright framework),目的為落實歐盟數位單一市場策略(Digital Single Market Strategy),對於創意產業能夠激勵投資,並且打造公平的競爭環境。行動計畫分為四項重點: 一、放寬歐盟地區內容取得服務: 歐盟已針對線上服務內容如影音、遊戲等,提出草案,未來將允許線上服務內容可以跨境取得,不受地區性之限制,範圍僅限於歐盟會員國地區。歐盟亦將利用創意歐洲計畫持續鼓勵創意產業發展,增加更多使用服務之民眾。 二、放寬著作權相關免責規範之適用: 未來歐盟將修正規範,使研究人員就資料內容之取得與利用更為便利。此外,教育為另外一項重點,例如應訂有明確使用線上內容做為教學之規範。在身障者保護部分,則亦應設立規範。 三、創造公平市場: 歐盟將評估線上作品之使用與分享是否為公平授權,且未來將首先針對新聞服務業者進行檢討,對於使用者在網路上單純分享作品連結者,將視為合理使用。另外,針對作者與表演者報酬部分,歐盟未來將有一致性之政策規範標準。 四、打擊盜版: 歐盟認為,新政策的執行將使著作物能經過合理管道使用,因此可抑制盜版行為。而在2016年預計進行之“follow the money”計畫,預計與使用者及權利人相互配合,阻斷盜版所產生之資金流動。 未來,歐盟預計於六個月內將此架構願景轉換為草案或政策推動方針,其中在允許線上服務內容可以跨境取得之草案規範部分,歐盟執委會則希望於2017年能正式生效施行。
瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告(IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results)。此份報告共評比 63 個經濟體,全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港;其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government efficiency)「企業效能」(Government Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大評比指標,旗下再細分為340個子標,例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中,可以看出小型經濟體(如新加坡、香港、丹麥等)因容易凝聚社會共識,表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國,乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現(美國從2019年第3掉至今年第10,中國自14掉至20)。香港亦從2019年的第2排到第5,其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異,綜合排名第11名,較2019年上升 5 名;且我國在亞太地區中高居第 3名,僅次於新加坡和香港,為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步,其中政府效能排名全球第9,首次進入世界前10名。
青少年在網路使用安全的議題上需要更多的協助及指引為瞭解兒童及青少年透過行動裝置接取網路不當內容(inappropriate content)之情形,以及父母或監護人如何限制孩子使用網路設備等議題,英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)委託英國第二大研究機構Ipsos MORI於2009年3-4月間,與797組7-16歲的兒童及青少年進行面對面的親子訪談,並於2009年9月公布該調查之研究結果。 根據該份兒童及青少年接取網路內容訪談的研究報告(Children’s and young people’s access to online content on mobile devices, games consoles and portable media players)顯示,分別有90%及74%的兒童及青少年透過遊戲裝置及行動電話使用接取網路,利用其他多媒體影音裝置上網的則占13%。另外有三分之二透過行動電話上網的使用者,可自由瀏覽及接取網路內容,而無任何內容分級或不當內容接取上的限制。該研究報告同時亦指出,對於使用行動電話上網的兒童及青少年,僅有10%的父母及監護人「非常關心」(major concerns)其瀏覽或接取不當網頁內容的問題;而使用遊戲裝置上網的兒童及青少年中,僅有11%的父母或監護人「非常關心」其對於接取或瀏覽不當內容之問題。對於兒童及青少年利用行動電話上網的管制議題上,父母及監護人多半透過通話及簡訊的使用量來限制兒童及青少年使用行動電話,而非直接要求兒童及青少年禁止其上網瀏覽不當的內容或教導其如何安全的使用網路。此外,就兒童及青少年本身使用網路所遇到的安全性問題上,介於11-16歲的青少年有54%表示,其需要有關如何維護隱私權及個人資料的建議與協助;而28%的青少年則提及,其需要資訊安全的建議,尤其是如何強化密碼及個人識別碼(personal identification numbers, PINs);至於7-11歲的兒童則多以「不知道」來回答調查問卷上的問題。 藉由該份研究報告數據的公開,英國政府開始針對兒童及青少年透過行動裝置使用網路之安全性問題進行研議,期望透過更多的宣導與教育,使父母及監護人更為關心兒童及青少年網路內容帶來的身心健康影響,並提昇父母、監護人、兒童及青少年對於網路使用的安全意識,以建立兒童及青少年對於網路安全的正確觀念。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。