人工智慧目前正快速發展,不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上,均帶來了許多改變,然而在人工智慧應用之同時,其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。
歐盟為求在全球競爭激烈的背景下,維護其於人工智慧相關領域的領先地位,並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時,亦能尊重(respecting)人民權利,乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence),將採投資及監管併用之方式,促進人工智慧應用與解決其相關風險,其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決,計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。
在建立信任生態系統中,歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力,所以就信任的建立乃至關重要,未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範),對於高風險性之人工智慧應用,其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義,歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件:
歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告,將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
歐盟法院(Court of Justice of the European Union)於2012年7月3日對於UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.案作出判決,判定電腦程式法律保護指令(Directive 2009/24/EC of the European Parliament and the Council of 23 April 2009 on the legal protection of computer programs)第1條第2款規定,指令適用於任何形式的電腦程式,第4條第2款進一步說明,指令對於電腦程式的保護不區分實體載具(例如CD或DVD)或網路下載,均有權利耗用原則(exhaustion right)或稱第一次銷售原則(first sale doctrine)的適用。授權人的權利在第一次出售軟體並換以價金時即耗盡,權利轉移至被授權人。因此,在歐盟境內網路下載購買無限期專屬授權的數位軟體之被授權人,可將所有的軟體再出售,而在歐盟境內不受授權條款中「權利不可移轉」等文字的限制。不過,被授權人再出售軟體時必須不可再使用該軟體,歐盟法院允許軟體提供商利用類似產品金鑰(product keys)的保護技術管理其權利。
協助中小企業因應國際綠色產品輔導措施自 92 年歐盟公告「廢電機及電子設備指令」( WEEE )及「電機及電子設備使用某些危害物質限制指令」( RoHS )以來,國際大廠紛紛制訂各種綠色採購標準以要求供應鏈體系符合無毒性、可回收及省能源的目標。回顧 94 年台灣電機電子產品輸歐出口值為新台幣 2,334.27 億元,影響廠商家數為 31189 家,因此這兩項指令執行之後,對台灣產業的衝擊影響甚鉅。 為協助國內中小企業因應歐盟 RoHS 指令之執行,經濟部中小企業處自 93 年起即已開始進行相關輔導工作,解決中小企業在面對綠色採購要求所遭遇之問題,如:法規環境、客戶要求、管理制度、人力資源等,藉由綠色供應鏈輔導,提升中小企業對綠色產品的認知,塑造優質而有效率的綠色供應鏈環境,以強化中小企業綠色競爭力。 隨著歐盟指令的推行已逐漸從資訊產品等 3C 大廠擴散到小型家電、玩具運動器材及電動工具等中小型企業規模,因此經濟部中小企業處將持續辦理輔導中小企業進入綠色材料與供應鏈體系,以及清查限用物質診斷、成立網路顧問團提供諮詢、綠色材料及供應鏈人才培訓、建立綠色供應鏈稽核訓練系統、示範觀摩及成果擴散等工作。 綠色產品趨勢已是不可擋的潮流,隨著今年 7 月 1 日 RoHS 指令的執行,及後續 EuP 、 REACH 、 … 等一連串綠色指令法規要求,對我國企業是一波波嚴酷的挑戰,需要政府投入更多的資源,繼續協助企業符合客戶綠色採購要求,將環保貿易障礙轉換成企業發展的新契機,開發拓展綠色產品的商機,以提升我國企業之綠色競爭力。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大修正專利法,於2019年正式生效2018年12月1日,加拿大智慧財產局公告了新專利法,並立2018年12月1日起至31日為公衆諮詢期,該法於2019年正式生效。 本次專利法修改多屬鬆綁權利人之期日限制,包括: 恢復優先權主張:在新專利法上路後,在非故意錯過了12個月的優先權期限的情況下,可允許將優先權期限延長至14個月; 更容易取得申請日:針對直接申請加拿大專利而非透過專利合作條約(Patent Cooperation Treaty,PCT)的申請案,即使尚未繳納申請費,或是相關申請文件非英文和法文,一樣可以取得申請日; 允許補交在主張優先權申請遺漏的內容; 獲核准通知後提出修改作業的程序順暢化; 採用電子送件,排序列表不會被徵收超頁費; 對特定的錯誤有更明確的修正截止日:移除因「行政作業」上疏失而提出修正請求的規定,在其他規定上增加了明確的截止日; 採PCT途徑進入國家階段已經不再有42個月的期限; 維持費用制度較為複雜,錯過實質審查期限影響也較嚴重; 如果已遞交之申請案並非英文或法文版本,那未來修改申請案必須要能自合理的從原本外語版本中合理推論而出; 需提出優先權證明文件:申請人必須向加拿大專利局遞交每一件先前申請的優先權證明文件,特殊情況下才能豁免提交; 部分申請期限變短:新專利制度縮短申請人部分申請程序及時間,例如申請實體審查期限從申請日起5年內降為4年等。