英國創新局(Innovate UK)於2020年11月8日公布「創新持續貸款」(Innovation Continuity Loans)申請指南,作為COVID-19疫情應對計畫的工作項目之一,英國創新局將提供2.1億英鎊的貸款予在疫情影響下持續進行創新活動之國內中小企業。本貸款目標對象為因疫情導致出現資金缺口的中小企業,每一間公司將可申請25萬至160萬英鎊不等之創新持續貸款。
「創新持續貸款」源自2017年的創新貸款實驗計畫(Innovation loans pilot),藉由七項創新競賽篩選出約100位申請人,提供總額約7500萬英鎊的創新貸款;此次創新持續貸款則不採競賽方式,而是針對受疫情影響的中小企業創新活動,透過審查機制提供貸款予申請人。申請人資格為正在執行受創新局補助之創新活動者、過去36個月曾受創新局補助而目前正在進行其他創新活動者或是過去36個月並未獲得創新局補助之創新活動的執行、完成或延續性工作者,且確實因COVID-19疫情影響出現資金短缺之中小企業,即可向創新局申請創新持續貸款。
創新局將藉由審查申請者提交至今的工作成果與品質、受疫情影響程度與資金需求情形,評估該創新活動的後續發展潛力,向合格的申請人提供年利息僅3.7%的創新持續貸款。合格的申請人能在2022年3月31日或約定日期前,直到產品首次商業銷售為止,分階段領取貸款,以年利率3.7%計息;產品首次商業銷售後可額外有兩年的寬限期,在產品首次商業銷售或寬限期結束後五年內,申請人必須償還貸款,未償還部分則改採年利率7.4%計息。藉由低利貸款的資金挹注,協助從事新創活動之英國中小企業得以紓困以度過疫情難關。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟數位單一市場著作權指令(Directive on Copyright in the Digital Single Market 2016/0280,簡稱COD)中最具爭議性的草案為第13條,被稱為「上傳過濾器」(upload filter),其課予如YouTube、Facebook 及Twitter等內容產業業者,具有防止著作權侵權內容於其平臺被上傳與分享之責任,故平臺須以有效的內容辨識科技(effective content recognition technologies)對所有使用者的上傳內容進行監督與審查,因此又被稱為「迷因禁令」(Meme Ban)。據此,所有二次創作內容均會被禁止上傳於平臺。 所謂「謎因(Meme)」在牛津字典被定義為「具幽默本質並可迅速被複製、散布於網路使用者間,且通常會輕微改作的圖片、影片或文本等(An image, video, piece of text, etc., typically humorous in nature, that is copied and spread rapidly by Internet users, often with slight variations.)」。不少公開平臺甚至以提供觀看、上傳Meme為主要內容,如國際知名Meme網站- 9GAG。若該法通過,對這些大量分享二創內容的網路平臺,將造成全面性的衝擊;此外,也有不少平臺巨頭如YouTube的CEO針對這項草案發出將侵害人權與言論和創作的憂心建言。 該草案自2016年提出歷經歐洲議會多次表決,預定於明年(2019)元月進行最終表決,這個極具爭議性的條款未來將如何發展,是否即將翻轉現有網路二創環境值得關注,社群網路也已經發展出#SaveYourInternet的主題標籤,呼籲大眾的重視。
客戶機密資料外洩事件頻傳 美國AT&T 8月底也被駭美國資安事件頻傳,美國 8/30 驚傳電信及電報公司( AT & T )購物網站中之顧客消費資料遭駭客竊取事件。 AT & T 發言人表示工程師在發現異狀後一個小時內關閉該網站並已採取相關保護措施,據 AT & T 估計約 1 萬 9 千名在該網頁上以信用卡消費的顧客機密資料已外流,目前該公司正進行通知客戶之動作,並聯繫相關信用卡公司,期能將對顧客之損害降至最低。 AT & T 通知當事人之作法,符合美國立法之趨勢。目前美國除了部分州已經通過立法要求資料持有業者必須將資料外洩事件告知當事人外,今年 7 月 19 日 Virginia 州議員 Thomas Davis 亦提出美國聯邦法典第 44 編( title 44 )修正提案,該提案通過後將強化美國聯邦法典中對於個人資料外洩時資料收集者之告知義務,以避免當事人因此蒙受損失。 雖然法規要求漸趨嚴格、完整,但長期關注隱私權問題之 Privacy Rights Clearinghouse 估計,美國自去年 2 月起至今年 8 月底止,約有 9100 萬人次之機密資料遭到竊取,換言之,約 1/3 的美國人機密資料曾遭竊取或外洩,網際網路與駭客技術的發展使得機密資料今日已不再機密了。
加拿大運輸部發布2025無人機方案,提出建立無人機交管系統等優先項目加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年3月22日發布「2025無人機方案」(Transport Canada’s Drone Strategy to 2025),概述其對無人機的願景及方案,並提出其至2025年前所應優先關注之項目,以確保無人機安全地整合進現代化航空系統並進入空域中。 為因應無人機產業發展帶來新挑戰及機會,加拿大運輸部列出五點事項做為對總體政策及優先事項之考量,包括: (一)透過安全規範支持創新:相關方案包含為偏鄉地區操作較低風險之視距外操作制定規範、為中度風險視距外操作核發飛行操作許可、在實際操作環境中測試技術,以及核准相關試行計畫,以提供中度風險之視距外操作更多的政策規劃資訊。 (二)建立無人機交通管理系統:包括建立無人機飛行計畫、空域使用請求系統、通訊、導航及空域監管系統、自2021年於偏鄉地區進行無人機交通管理實驗、探索「數位牌照」(digital license plate)用於遠端識別無人機的選項,以作為無人機交通管理系統基礎。 (三)無人機的安全風險:與利益相關人合作釐清機場保安的角色與職責、通訊傳輸協定及突發事件回應期間的工作協調、評估機場威脅及漏洞以了解風險、探索反無人機技術、對未經授權無人機的侵入進行偵測及追踪,以及導入驅逐未經授權無人機的安全框架。 (四)創新推動經濟發展:促進短、中期研發計畫、對先進無人機研發活動尋求合作機會、尋求能為加拿大氣候環境與操作提供資料的優先研發項目、制定方案使新型無人機技術更容易被國際市場接受、針對無人機之營運框架及產業目標進行評估、擬定產業合作策略並促進現有航空經濟框架現代化。 (五)建立民眾對無人機的信任:為增進民眾對無人機的認識及接受度,制定行動計畫、與地方政府共同規劃營運、鼓勵更多的社群參與,並與執法單位持續合作執行安全無人機操作規則。 加拿大運輸部將對本方案定期進行評估並於2025年前完成總體檢視,並公布2025-2030年的無人機發展方案。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議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)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)