歐盟執委會(European Commission)於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》(European Chips Survey Report,下稱調查報告),調查結果顯示業界至2030年為止,對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動,其目的在收集有關晶片和晶圓(wafer)現行及未來需求的初步資訊,作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見,其中有54.9%來自大型企業、17.3%來自中型企業、19.5%來自小型企業、8.3%來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析,以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。
調查報告主要包括以下四點:
(1) 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增,未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。
(2) 在選擇製造地點時,建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。
(3) 供應危機影響所有生態系統,預計至少會持續到2024年,迫使企業採取代價較高的緩解措施。
(4) 半導體研發資金主要與供應方相關,但補助計畫(support initiatives)也與需求方相關。
2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》,旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構,調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
產業競爭力強化法新發展-以企業實證特例制度實例為中心 日本特許廳持續就專利商標查詢平台(J-PlatPat)進行效能優化國際智慧財產權的檢索、查詢,幫助技術、競爭的情報蒐集,是企業能夠規劃出智財布局的優先前提。日本特許廳為提升「專利商標查詢平台」(J-PlatPat)之功能及查詢便利性,規劃就現有平台機能進行擴充,預計在2019年5月時,全面改版完成。特許廳本次J-PlatPat的改版,主要更新或擴充項目包括:將設計專利及商標於審查、審判階段之文件納入可查詢之範圍,並縮短資料上傳時間,使相關文件於上傳隔日即可查詢;增加商標存續狀態之呈現,並增加已廢止商標之檢索;採用人工智慧進行翻譯,提升翻譯品質等;亦針對關鍵字、搜尋結果排序、圖面之運用、設計專利之圖面呈現方式進行優化。 改版後之專利、商標檢索系統便利性,大幅提升,使用上亦毋需支付任何費用。日本特許廳J-PlatPat(https://www.j-platpat.inpit.go.jp/)是個免費的資源,我國企業、學界的智財實務工作者可善加運用此平台,更有效率地達成技術和競爭情報檢索,在專利、商標的國際性競爭中勝出。