因應生成式AI(Generative AI)快速發展,日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引,於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」(AI事業者ガイドライン案,以下簡稱指引),公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外,並進一步針對AI開發者(AI Developer)、AI提供者(AI Provider)及AI利用者(AI Business User)提出具體注意事項,簡述如下:
(1)AI開發者:研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用,故指引認為開發者應事先採取可能對策,並在倫理和風險之間進行權衡,避免因重視正確性而侵害隱私或公平性,或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外,開發者應盡量保留紀錄,以便於預期外事故發生時可以進行說明。
(2)AI提供者:向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提,提供AI系統和服務,並避免侵害利害關係人之利益。
(3)AI使用者:基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI,以最大限度發揮AI效益,提高業務效率及生產力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2016年11月30日,歐盟執委會正式推出了清潔能源轉型(Clean Energy Transition)包裹立法提案。這項又名為「全歐洲人的清潔能源」(Clean Energy for All Europeans)包裹立法提案有三個主要目標,分別為「能源效率優先」(putting energy efficiency first)、「讓歐盟於再生能源取得全球領導地位」,以及「提供消費者公平合理的方案」(providing a fair deal for consumers)。而整個包裹措施的內容,除了再生能源指令(2009/28/EC)的修正案的提出外,並包含能源效率指令(2012/27/EU)以及建築物能源績效指令(2010/31/EU)的修正規劃。 在再生能源指令的修正草案方面,根據執委會的說明文件 ,此次的修正大致延續2015年所提出公眾諮詢的架構,分為六個面向,分別為:(1)於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構(2)供冷供熱部門再生能源的主流化(3)運輸部門的減碳與多元化(4)對於消費者之賦權與資訊之提供(5)強化歐盟對於生質能源的永續性門檻(6)確保歐盟層級的具拘束力目標(binding target)能及時並以符合成本效率之方式達成。 在「於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構」方面,執委會指出,依照目前規劃,2030年時歐洲將有一半的電力來自再生能源。而因應上述規劃願景,此次的修正草案融入會員國在設計支持再生能源機制時所應遵循的一般原則,亦即除了確保相關支持機制對於投資人具透明性與安定性,系爭機制亦須符合成本效益且為市場導向。 在「供冷供熱部門再生能源的主流化」部分,執委會首先說明,供冷供熱佔歐洲能源需求的50%,但此部分再生能源的使用仍然發展遲緩。此次修正規劃的主要重點則首先在於讓會員國有機會以供冷供熱部門為選項來增加其再生能源佔比,以2030年為目標,預計每年增加1%。並在特定條件下,開放再生能源發電業者對於區域型供冷供熱系統的近用權利。 我國政府近來為推動能源轉型政策,亦致力提高再生能源配比,並由行政院核定諸如「太陽光電2年推動計畫」等配套方案,近來並將修正再生能源發展條例;歐盟所提出相關規劃內容,或亦有值得我國參酌之處。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
何謂美國NITRD計畫 ?美國NITRD計畫係指支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫。美國國會推動所謂的「網絡運作與資訊科技研發現代法(Networking and Information Technology Research and Development Modernization Act)」新法案,藉此取代1991年通過的高速運算法(High Performance Computing Act),進行現代化修法。新法將用來繼續支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫,統整21個聯邦行政機關用於發展資通訊科技之業務與預算,提升政府整體效率。藉由補助學校之外,以公私協力之方式補助企業發展非加密網路、電腦、軟體、資安及相關資訊科技,將藉由加速基礎建設發展,強化資安和隱私保護之資通訊科技。但補助主軸將取代舊法對高速運算電腦研發之重視,轉為重視發展虛實融合系統(Cyber-Physical System,CPS),以利鋪設大數據或物聯網發展所需之資通訊科技基礎建設。而這些資通訊科技的重要性不僅只是影響一般的資通訊科技發展,更能協助其他許多科技及工程領域加速發展,包括從太空科技到生技研發等。
日本提出2020年創新願景的期中建言,主張應自未來需求中發掘創新方向日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言,係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀,且在原本具有競爭優勢的領域上,又因新興國家崛起導致實質獲益降低,加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化,產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發,視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵,化危機為轉機,並同步觀察國內外的動向,針對企業、大學、政府各界應採取的行動,綜整出2020年的期中建言。 本次期中建言以產業為核心,主要包含以下幾個面向:(1)政策:例如,為積極參與新創事業的企業規劃認證制度;透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合(為成員針對產業技術,提供人力、資金或設備進行共同研究,並為成果管理運用,且具法人格的非營利組織型態)〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新;以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心,鬆綁相關管制,並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用;以2025年與2050年為期,就次世代運算(computing)技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景;藉由改善人才制度、數位轉型等方式,強化企業研發能量;(2)「從未來需求中發掘創新價值」概念:現行研發與導向商品化的模式,主要以既有的技術、設備等資源為基底,進行線性且單向的創新研發,重視短期收益與效率化,使成果應用未能貼近社會的實際需要,故未來應在此種模式之外,另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發,結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐;(3)產官學研各界角色定位與任務:大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作,調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題;企業的創新經營模式,則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針(日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針)等標準實踐,擴大開放式創新的應用;政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式,建構並提供有利於開放式創新的環境,並針對產業發展願景中的關鍵領域(如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代(post moore's law)運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等)進行投資。