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。
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世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
促進頻譜使用效率--美國啟動獎勵拍賣機制為了滿足行動寬頻時代對於無線頻譜的需求,美國規劃了多種不同的頻譜釋出、分享或共用的政策,以增加可用的頻寬或提高使用效率,其中針對既有的數位無線電視服務所使用的頻譜,則提出「獎勵拍賣機制(incentive auctions)」。此機制最初於2010年由FCC提出,其特色在於具備自願性及市場導向兩項內涵。本次美國啟動獎勵拍賣機制,主要目的為藉由新業務之頻譜拍賣,將所得之部分標金作為誘因,以鼓勵廣播電視業者繳回原有頻譜使用權,並促進美國寬頻計畫(National Broadband Plan)之發展。目前針對此機制,美國國會已於2012年2月22日正式授權FCC執行。而FCC則於2012年10月2日發布FCC 12-118法規制定建議通知(Notice of proposed rulemaking, NPRM),並依據美國「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012)之授權,針對廣播電視頻譜獎勵拍賣機制進行商擬,並廣徵各界建議。 本次廣播電視頻譜獎勵拍賣機制主要可區分為三個步驟,(一)反向拍賣(reverse auction),指廣播電視業者藉由投標之方式,標得原持有頻段之自動放棄權。(二)頻譜重組(reorganization or repacking),此步驟是為了讓廣播電視頻譜藉由重組後,可釋出部分的超高頻(UHF)頻段以作為其他業務使用。(三)正向拍賣(forward auction),即針對頻譜進行重新授權,對此FCC提出將以更為彈性的概念使用頻譜。 目前整體拍賣機制尚處發展階段,各步驟內部運作應如何規劃,FCC仍積極尋求外界建議。不過從FCC所提出的五項關鍵政策目標(key policy goals)中,亦可歸納出未來整體機制的規劃方針包含(一)提升頻譜效能,期望未來得以5MHz為拍賣單位,並且支持各類無線行動技術如W-CDMA、HSPA以及LTE技術之發展、(二)確保不干擾鄰近國家頻譜之使用、(三)發展各頻段之通用性(interchangeable),促進各頻譜區段在重新配置後具備可替換性、(四)刺激頻譜回收達理想數量,以及(五)促進頻譜技術中立概念。面對美國在提升頻譜使用效率策略上又一記新嘗試,即便目前仍有許多不確定因素亟待突破,但就促進頻譜使用效率而言,亦不失為頻譜交易機制之外,另一可參考之方向。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。
歐洲議會對再生能源利用達成協議為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標,歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。 今年年初,歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案,亦即設定至2020年時,歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%;同時,該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過,在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後,也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後,執委會再生能源建議案報告起草人Turmes,在今年9月中旬宣佈,該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。 於Turmes報告中,其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標:即(1)至2015年時應達到5%;及(2)至2020年時則應增加至10%;同時,其還特定,就未來達成生質燃油使用比例目標而言,至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料,或使用綠色電能與氫能源環保車而來;至於其他種類生質燃油之利用,則應須在符合嚴格之環境永續性標準下,方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案,德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制:即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外,對至2020年未達目標之會員國,歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之;同時,就懲罰所取得之款項,也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。 不過,綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如:(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已,故而對於議會批准該協議案感到失望。