歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下:
(1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。
(2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。
(3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)於2020年9月9日發布「國家資料戰略」(National Data Strategy),作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示,資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間,政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊,除達成了防疫目標,更維繫了各層面的經濟生活。因此,本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗,試圖透過資料的釋出流通與運用,讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦,提高生產力與創造新型業態,改善公共服務,並使之成為推動創新的樞紐。 為優化英國資料的運用,本戰略提出了四個核心面向:(1)資料基礎(data foundation):資料應以標準化格式,且符合可發現(findable)、可取用(accessible)、相容性(interoperable)與可再利用(reusable)的條件下記載;(2)資料技能(data skills):應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能;(3)提升資料可取得性(data availability):鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料,並為國際間的資料流通提供適當的保護;(4)負責任的資料(responsible):確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責(accountable)的方式使用資料,並支援創新與研究。 基此,本戰略進一步提示了五個優先任務:(1)釋出資料的整體經濟價值:建立適切的條件,使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性,同時保護私人的資料權(data rights)、以及企業的相關智慧財產權;(2)建構具發展性且可信賴的資料機制:協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料,避免產生監管上的不確定性或風險,並藉以推動經濟發展。同時,也期待藉由機制的建立,鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用;(3)改變政府運用資料的方式,提升效率及改善公共服務:以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機,推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施,為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式;(4)建立資料基礎設施的安全性與彈性:資料基礎設施為國家關鍵資產,應避免其遭遇安全或服務中斷的風險,進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷;(5)推動國際資料流(international flow of data):與國際夥伴合作,確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同,而受到不當限制。
荷蘭公私協力機制PPP自2012年來,荷蘭政府鼓勵荷蘭科學研究機構(Netherlands Organization for Scientific Research, NWO) 隸屬教育文化科學部(Ministry of Education, Culture and Science, OCW)積極推動與9大重要領域(Top Sectors)與企業相關研究的合作,NWO同時是政策實施機構也是創新研發機構。OCW每年資助約275億歐元在重要領域,其中有超過100億歐元在協助公私協力機制 ( Public-Private Partnerships, PPP)。近年來,OCW增加編列給NWO的預算,2014年增加2千5百萬歐元;2015-2017年增加7千5百萬歐元;2018年預計增加1億歐元。PPP 參與者為研究機構(例如大學機構、公私立研究機構)及民間企業(國內國外企業皆可)。主要規範依據NWO-Framework for Public-Private Partnership,合作後以聯盟(consortium)形式運作,聯盟成員間可以契約個別約定合作內容,但相關權利義務仍須遵循NWO-Framework for Public-Private Partnership。關於既有智慧財產權之使用方式,聯盟成員間須另外約定非無償使用。為實現該聯盟之研發目的, NWO為主要出資者時,可成為該研發成果之所有人或共有人,待研發成果運用及收益可以獲得妥善安排時,得將研發成果轉讓予能將研發成果運用效益最大化之人。原則上,參與PPP的企業並不當然有優先權可將該研究成果運用於商業用途,除非參與企業出資額幾乎達到整個研發支出的百分之百,且已簽訂研發成果書面授權或轉讓契約後,始能將該研發成果運用於商業用途。
國際間科學專家利益衝突管理規範趨向-以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例 日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)