歐盟執委會提出人工智慧創新計畫,促進歐盟人工智慧技術應用與相關企業發展

2024年1月24日,歐盟執委會(European Commission)推出了人工智慧創新計畫(AI innovation package),支持新創公司和中小企業開發符合歐盟價值觀的人工智慧。該計畫包含以下重要事項:

1.推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案(An amendment of the EuroHPC Regulation)。
(1)歐洲高效能運算聯盟是歐盟在2018年依法(Council Regulation (EU) 2021/1173)建立之組織。依該法內容,組織主要目標是在歐盟開發、部署具有極高運算能力的運算系統,為公部門和私人提供強大的運算和資料服務,以支持科學和工業的雙重轉型。
(2)本次法規修正案為歐洲高效能運算聯盟添加了新目標,新目標為建立人工智慧工廠,以促進歐盟對人工智慧的採用和創新。目標細節包含令歐盟取得、推廣人工智慧專用的超級電腦,建立一站式服務以支持歐盟各界開發人工智慧服務、產品及應用程式等。

2.在歐盟執委會下設立人工智慧辦公室,制定歐洲層級的人工智慧政策,並監督政策執行。

3.透過跨國論壇推動以下工作:
(1)藉歐洲地平線計畫、數位歐洲計畫,向試圖開發、應用人工智慧的組織提供財政支援。預估將在2027年帶來四十億歐元投資額。
(2)過教育擴張人工智慧人才庫。
(3)鼓勵政府及民眾投資人工智慧新創企業。
(4)加速開發歐洲共同資料空間,供人工智慧社群使用。
(5)支持工業生態系統及公共部門應用人工智慧。應用領域包含機器人、健康、生物技術、製造、行動設備等。

4.歐盟執委會與部分成員國組織了兩個歐洲數位基礎設施聯盟如下:
(1)語言科技聯盟(ALT-EDIC): 該聯盟主要工作之一為收集、開發歐洲各國語言模型,供公共部門、企業及未來人工智慧創新計畫使用。聯盟目標為增加歐洲語言資料可用性、維護歐洲語言及文化的多樣性。
(2)城市宇宙聯盟(CitiVERSE EDIC): 主要目標之一是支援城市利用人工智慧,優化各項管理流程。例如交通管理方面,可利用人工智慧模擬空氣品質變化對城市交通狀況的影響,以利政府提出相應解決方案。

目前人工智慧創新計畫的下一步,是先推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案。嗣後,透過執行該計畫各項內容,執委會將為歐盟人工智慧政策的實施做好準備。執行該計畫的過程中執委會不僅會支援歐盟各國公共部門採用人工智慧,也會積極推動民間開發、應用人工智慧技術,以提升歐盟競爭力和促進歐盟的永續發展。

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※ 歐盟執委會提出人工智慧創新計畫,促進歐盟人工智慧技術應用與相關企業發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9139&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2025/08/21)
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世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。   包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。   在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。   綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。

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