日本國土交通省(国土交通省)於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」(ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0)。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0(法令編)」(ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0(法令編))係針對涉及之相關法令進行彙整,而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。
本指引首先於第一編指出,在引進物流無人機前,業者應先盤點該地區存在的課題,並確認無人機是否能有效解決該問題,接著嘗試提出具體解決方案,如拉長無人機飛行距離、增加使用次數,或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後,業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾,並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者,著手建立相關服務之運作模式。此外,為順利推動物流無人機服務,還需提高民眾對物流無人機之社會接受度,以獲得當地居民的理解及支持。最後,為確保飛航安全,業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外,亦應制定安全飛行操作手冊,審慎評估起降地點之安全性,並建立一套安全管理系統。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國資料倫理與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI)於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告(Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation),指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外,其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽,故CDEI指出有必要採取相關因應措施,包含: 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造,例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用,美國國會亦有相關審議中草案。然而,縱有法律規範,政府仍無法輕易的辨識影片製造者,且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用,並導致言論自由之侵害,故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年,其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象,以認定特定證物是否經竄改,包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼,或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義,惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識,例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育,提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識,然而報告指出其成效仍有待觀察。
新加坡LTA與NTU及JTC共同宣布建立新加坡第一個自駕車測試中心新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority, LTA)與南洋理工大學NTU及JTC共同宣布建立新加坡的第一個自駕車測試中心,在裕廊東創新特區(Jurong Innovation District)。 其中心設立的目的為協助2016年建立的卓越自駕車測試與研究中心(Centre of Excellence for Testing & Research of AVs–NTU, CETRAN)建立自駕車試驗標準與認證。自2015年來新加坡已逐步建立道路駕駛場域,但此為第一個自駕車測試中心。 此自駕車測試中心的特點在於其充分模擬道路之建設,使自駕車輛可測試與其他車輛或道路基礎設施間的通訊與互動,因此此中心設計並複製模擬真實道路環境。 包含具有1. 道路燈光;2. 專用短距通訊信號發射器; 2. 下雨模擬器;3.洪水模擬器;4. 模擬大樓阻隔,以模擬衛星受干擾的情況; 5. 彎道;6. 道路突起與斜坡;7. 巴士站等設備。其中並設置360度的閉路電視監視系統(CCTV):提供LTA監督與研究自駕車行為,並會將資訊回傳至陸路交通局的智慧交通系統中心,以分析並評估自駕車的上路可行性。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。