Horizon Europe為歐盟2021-2027年之科技研發架構計畫。科技研發架構計畫(Framework Programmes for Research and Technological Development,依不同期別縮寫為FP1-FP8)為全球最大型的多年期科研架構計畫,今期之Horizon 2020已進入尾聲,2021年起所實施的歐盟科研架構計畫──FP9正式命名為「Horizon Europe」。
為打造歐盟成為創新市場先鋒,延續Horizon 2020計畫成效,Horizon Europe重視投資研發與發展創新,包含強化歐盟的科學與技術基礎、促進歐洲創新能力,以及永續歐洲社會經濟的模式與價值。
Horizon Europe發展方向分為三大主軸,分別為:
此外,Horizon Europe擬把實驗階段中具備高潛力和前瞻性的技術帶入市場,轉以任務導向協助新創產業設立,推動跨事業多方整合。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Linux 創辦人 Linus Torvalds 決心捍衛自己的商標權,並堅稱其要求商標再授權是賠錢生意。 Torvalds 日前委託律師發函給澳洲的 90 家公司,要求他們取銷任何 Linux 名稱的使用,並應向 Linux 商標的授權單位 – 非營利組織 Linux Mark Institute 購買再授權。這些公司必需個別支付 200 美元到 5,000 美元,以取得 Linux 商標的再授權,導致部分開放原始碼社群成員指控 Torvalds 想藉 Linux 的成功大撈一筆。 Torvalds 否認他自己,或任何人因 Linux 商標的再授權而賺錢,因為法律成本遠高於授權費,而律師所發出的通知函,僅是維護一個商標的必要動作。 Torvalds 最近也被人指控偽善,某些開放原始碼社群宣稱他對軟體專利的批評,與他行使專利權的作為互相矛盾, Torvalds 本身並未就此回應。惟反歐盟軟體專利規定的活動領袖,最近還被譽為智慧財產領域最重要人物的 Florian Mueller 表示,商標及著作權與軟體專利不同,軟體專利是有利於反競爭陣營和無產品的敲詐者的有力工具,但著作權和商標大致上獎勵那些創造和銷售真正產品的人,不加區隔地反對智慧財產權,是違法且無意義的;其並警告「反智慧財產激進主義」對開放原始碼的形象有害,某些右翼政客也同意 Bill Gates 的觀點,認為限制智慧財產權等於是共產主義,因此開放原始碼社群有必要將自己和反智慧財產權的觀點脫鉤。
何謂芬蘭科學院(AOF)?芬蘭科學院(Academy of Finland, AOF)是隸屬於芬蘭教育、科學及文化部的專業研究資助機構,旨在促進芬蘭科學研究的多樣化及國際化,資助前端突破性科學研究,提供科學技術及科學政策的專業知識,並加強科學研究的地位。芬蘭科學院最高決策單位為七人委員會,委員會主席由科學院院長出任。 底下設有:文化與社會、自然科學與工程、健康醫學以及環境與自然資源四個研究委員會。每一委員會設主席一人委員十人,任期三年。行政單位由大約一百位專家組成,主要工作為準備及執行七人委員會及各研究委員會的各項工作與決策,並撰寫科學報告和研究計畫。 其任務包括獎助大學與研究機構內的科學研究工作與團隊、參與多邊研究計畫的規劃與獎助、資助芬蘭研究人員參與國際研究計畫、評估科研計畫的品質及水準,以及科技政策專業諮詢等。研究範圍涵蓋建築、太空研究、細胞生物和心理學到電子和環境科學研究。
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。