經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。
報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為:
1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準;
2. 「評估」風險的可能性與危害程度;
3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害;
4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。
其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。
未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。
當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。
網路線上廣播電視正方興未艾 海藻抗溫室 日明年試驗日本海洋科學家最近提出一項對抗溫室效應的新計畫,準備在日本東北部外海養殖大片海藻,吸收大氣中二氧化碳。且這些海藻還可以轉化成生物質能,為人類提供大量乾淨的能源。相關技術一旦試驗成功,日後將可望納入聯合國氣候變化綱要公約京都議定書的修訂條文,並推廣到其他濱海國家。 過去科學家一直認為,海藻生長過程中雖然會吸收大氣中的二氧化碳,但是排出的醣類物質也會被細菌分解,釋出的有機碳將再次轉變成二氧化碳。不過歐洲海洋學家最近研究發現,這些海藻排出物會帶著有機碳快速沉入深海,不至於影響大氣中的二氧化碳濃度。 計畫領導人、東京海洋大學能登谷教授的團隊打算在海上安置一百個面積一百平方公里的特製網,用以固著兩種生長快速的藻類-馬尾藻與「 Sostera marina 」,形成一百座飄浮的海藻田。一年之後,每一座海藻田會生長成重達廿七萬噸的龐然巨物,並且在光合作用過程中吸收卅六噸的二氧化碳。海藻田上將配備電子裝置,讓科學家以全球衛星定位系統追蹤,一旦飄移而影響航道,就必須拖回原來位置。這些海藻田最後將拖回陸地,經過超高溫技術處理,產生氫與一氧化碳,再轉化為燃燒時不會釋出二氧化碳的生物燃料,可謂一舉數得。 美國在一九七○年代曾試驗類似的「巨藻計畫」,但後來因為大量生長後回收的海藻難以處理,計畫因此束之高閣。但日本科學家突破這項難關,設計出可行的海藻再利用方法,於是讓「以海藻吸收二氧化碳」的構想重現希望。