歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。
在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。
而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
美國聯邦第二巡迴上訴法院針對Patrick Cariou v. Richard Prince一案做出侵害著作權之合理使用判斷新見解,合理使用之目的主要為平衡著作權與美國憲法第一修正案之間的衝突,故1976年著作權法第107條中編寫有關合理使用之條文─在第106和第106A之規定外,對一受著作權保護作品的合理使用,無論是透過複製、錄音或其他任何上述規定中所提到的手段,以用作批評、評論、新聞報導、教學、學術交流或研究之目的,不屬於侵權。上訴法院認為被告Prince使用雖不符合批評、評論、新聞報導、教學、學術及研究等,卻是另有目的,可構成合理使用,更進一步指出被告的創意方法、表現形式等都與原告作品本質上不同,甚至還比原作新穎,因此,在轉化測試法則上建立了若以不同美學表達且加入挪用藝術手法的話,即使不具批判卻另有目的並加入新元素於創作,使原作改變之轉化,則構成合理使用。至於轉化測試法則確立於1994年的Campbell案,最高法院指出戲謔仿作可藉由諷刺原著作而轉化成與原著作不同的另一著作。 此案可謂針對合理使用於判定著作權侵害案件時,合理使用原則第一項因素成立轉化測試法則與否之新指標。著作權合理使用原則發展亦可觀察出美國有逐漸將判斷標準擴大之趨勢,而轉化測試法則之發展亦將持續追蹤之。
昇陽進入開放原始碼 Solaris 時代昇陽公司本月十四日把 500 多萬行 Solaris 核心 (kernel) 的原始碼張貼在 OpenSolaris 網站上。不過,一些原始碼元件,像是安裝程式與管理工具,因為仍在逐行檢視以免專利侵權問題,稍後才會推出。 Solaris 是使用率相當廣的一種 Unix 衍生版本,在一九九○年代末期網路泡沫時期大行其道,但後來隨開原碼作業系統 Linux 竄起而式微。同時,微軟的 Windows 作業系統,也蠶食著昇陽的市占率。為了讓 Solaris 成為開放原始碼軟體,昇陽積極拉攏軟體開發人員,軟體開發人數增多,可能引來更多的使用者、更多的合作夥伴,以及更多的軟體開發者。然而,要與氣勢正旺的 Linux 競爭,並非易事。 Solaris 開發工程僅傾昇陽一家公司之力,但 Linux 幕後卻有廣大的開發人員社群支持。 Quandt Analytics 分析師 Stacey Quandt 說,與外部程式設計師分享權力,是昇陽必須通過的考驗。對昇陽來說,真正的挑戰是,昇陽是否真能容納局外人貢獻的修補程式,而且不叫昇陽經驗老到的工程師加以改寫。 OpenSolaris 是昇陽自行研發的專屬計畫,但不表示一定會失敗。 IBM 即曾經以 Eclipse 程式設計工具為中心,建立起活力十足的開原碼社群,就是成功的例子。昇陽雖來不及按原訂計畫在二○○四年推出 OpenSolaris ,但已推動一些配套措施,包括在今年一月發布稱為 DTrace 的元件,提供詳細的效能分析;吸引一百五十位外部程式設計人員參與 OpenSolaris 測試計畫;並成立由五人組成的社群顧問委員會,其中兩席是昇陽的代表。
美國聯邦交通部公布自駕車4.0政策文件美國交通部(Department of Transportation)於2020年1月8日公布「確保美國於自動駕駛技術之領導地位:自駕車4.0」(Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies : Automated Vehicles 4.0)政策文件,提出三個核心原則及相對應的策略規劃: 一、 使用者與社會的保護: 整合自動駕駛技術之安全性,包括防堵對自駕車性能之詐欺或誤導行為,以強化民眾對此新興技術的信心。 與自駕車技術開發商、製造商及服務商合作,預防與降低惡意使用自動駕駛技術所造成的公共安全威脅及犯罪,如制定網路安全標準、於運輸系統之資料傳輸媒介及資料庫設計能夠防止、反應、偵測潛在或已知危險之可行作法。 要求製造商於設計和結合相關自動駕駛技術時,採取具整體風險考量之方式,以確保資料安全性與公眾隱私保護,特別是針對駕駛者與乘客,以及第三人資料存取、分享及使用。 支援與協助自動駕駛技術研發,並透過提供多樣化商品和服務,滿足消費者需求並增加自駕車的普及性,使國人能使用安全且能負擔的移動載具。 二、 保障市場效率: 採取靈活及技術中立政策,由大眾選擇具經濟及有效率的運輸方案。 透過相關智慧財產法規,保護相關技術,並持續推動經濟增長之政策及提升國內技術創新競爭力。 收集與研擬國內外法規資料,並使自動駕駛技術產品及服務能夠與國際標準接軌。 三、 促進與協調各方合作: 積極協調全國自動駕駛技術研究、法規和政策,以利有效運用各機構資源。 參考國際間自動駕駛技術標準及監理法規,並與各州政府及業界共同研擬與整合自動駕駛技術至現行運輸系統標準與相關法規。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)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。