世界智慧財產權組織(WIPO)於2021年9月20日發布了第14版的《全球創新指數報告》(Global Innovation Index, GII),本報告以81項指標對全球132個經濟體的創新生態系進行評鑑,前十名分別為瑞士、瑞典、美國、英國、韓國、荷蘭、芬蘭、新加坡、丹麥、德國,亞洲表現最好的是韓國。
本報告指出,在COVID-19疫情期間,世界各國政府和企業對創新的投資並未減少,且健康相關產業、綠色相關產業、數位科技相關產業最受到矚目。
此外,今年的報告中新增了一個專章「全球創新追蹤」(global innovation tracker),其中針對科學與創新投資(science and innovation investments)這一組指標進一步的分析發現,2020年全球在科學出版數量增加了7.6%、在研發支出增加了8.5%、在創業投資增加了5.8%、在國際專利申請數量增加了3.5%。與2019年相比,國際專利申請數量以中國大陸增加16%最多,美國、韓國的申請數量也都穩定成長,但日本與多數歐洲國家的申請數量皆屬下降;而專利申請的技術領域以醫療技術、製藥技術、生物技術為主。整體而言,雖然疫情為全球經濟帶來嚴峻挑戰,但各國對於科學與創新的投資經費仍持續增加。
2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
日本內閣閣議決定海上風力發電促進法案日本內閣於2018年3月9日閣議決定《關於促進海上再生能源發電設備之整備海域利用法律案》(海洋再生可能エネルギー発電設備の整備に係る海域の利用の促進に関する法律案,以下簡稱海上風力發電促進法案)。 日本四面環海、國土面積狹窄,長期、安定且有效率地實施海洋再生能源發電事業十分重要。此外,海上再生能源發電之碳排放量較火力發電為少,有助於地球暖化對策,推動海上再生能源發電事業亦可幫助發電設備之設置、維護等相關產業發展,加上現行規範缺乏允許業者長期占用指定區域等相關規範,不利於推動海洋再生能源發電事業,故日本政府擬透過制定《海上風力發電促進法案》,促進相關事業發展,以擴大再生能源導入量。 根據法案規定,為推動再生能源發電設備之整備海域(促進區域)之利用,未來政府將制定基本方針,經產大臣及國土交通大臣、農林水產大臣、環境大臣等在聽取協議會意見後指定「促進區域」,並訂定公開募集占用指引。欲從事海上風力發電之業者,應向經產大臣及國土交通大臣提出公募占用計畫,經產大臣及國土交通大臣根據內容及供應價格等選定最佳計畫。計畫經認可之業者,可根據占用計畫向國土交通大臣申請最長可達30年之占用許可。
加拿大配合數位隱私法之推行,公告安全防護措施違反之規則草案加拿大數位隱私法(Digital Privacy Act)於2015年6月18日獲得皇室御准,該法目的係為修訂規範私部門運用個人資料的聯邦個人資料保護及電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)。該法有多個章節於公告時便即刻施行,但仍有部分章節需待日後其他行政機關公告配套之法規後始能正式施行,例如該法的重點章節之一:「安全防護措施之違反」(Breaches of Security Safeguards)。 歷經約莫兩年,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada)於2017年9月2日公告安全防護措施違反之規則草案(Breaches of Security Safeguards Regulations),以及規則衝擊分析聲明(Regulatory Impact Analysis Statement)。草案自公告時起開放30天供相關利益關係人發表意見,未來將和數位隱私法的「安全防護措施之違反」同時生效施行。 草案制定目的在於確保加拿大本國人若遇有資料外洩且具有損害風險時,可收到精確的相關資訊。私部門對本人的通知應包含使本人可理解外洩的衝擊和影響的詳細資訊。草案確保加拿大個人資料保護公署(Office of the Privacy Commissioner of Canada)之專員亦能獲得有關資料外洩的確實且對等資訊,並可監督、確認私部門遵守法規並執行。草案詳載私部門於通報個人資料保護公署時應提交的資訊,以及通知本人時應提供的資訊,且不限制私部門額外提供其他資訊。遇有資料外洩情事而故意不即時通報個人資料保護公署或通知本人者,最高將可處十萬美金罰鍰。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。