日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論:
一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。
AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。
二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法(Health Information Protection Act, HIPA)。該法案藉由一連串措施,包括增加隱私保護、問責制與提升透明度,以提高病人地位。 1.在符合指令定義內,將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員; 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程,刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定; 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元,組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法(Quality of Care Information Protection Act, QCIPA),有助於提升透明度,以保持醫療系統的品質,更新內容包括: 1.確認病患有權得知其醫療相關資料; 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實; 3.要求健康與長照部(Minister of Health and Long-Term Care)每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出,所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標,將可提供病患更快的醫療,更好的家庭與社區照顧,安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
從日本政策看我國音樂產業海外拓展之必要性及有效作法 美國新發布加強軍商二用科技產品管理行動美國政府近年來為預備恐怖活動積極部署國家安全相關措施,包括運用出口管理規則(Export Administration Regulations)監控軍商二用技術及產品(dual-use items)之輸出;然而在維護國家安全的同時,美國仍然希望能持續鞏固其經濟及技術領先地位,以及避免全球高科技及市場遭到稀釋。美國總統因此於今(2008)年初,提出一系列有關軍商二用出口管制之行政新措施,欲藉此強化軍商二用出口管制制度(dual-use export control system)。其主要目標如下: (1)適當管制外國終端用戶(Foreign End-Users):美國政策作法是,未來軍商二用出口管制制度將要著重在美國高科技產品外國終端用戶之管理,除了保持其拒絕將敏感性科技輸給武器擴散份子、國際恐怖分子和習慣進行違背美國國家安全及外交政策與利益之國家對象之宗旨外,美國一方面將擴大受管制實體清單(Entity List)對象範圍,嚴格審查曾從事違背美國國家安全和外交政策及利益活動之外國夥伴;另方面,美國則將妥善使用所謂正當使用者計畫(Validated End User(VEU) program),免除這些受信賴之使用對象在輸出產品時受制於嚴格的出口申請程序。例如港商Manufacturing International Corporation(SMIC)最近即被納入VEU初始清單。 (2)增進國家競爭能力:美國將以維持經濟競爭力和創新研發為目標,建立一道檢討受管制軍商二用標的之常規程序,藉此重新評估並適時修正商業控制清單(Commerce Control List)所列產品及對象。 (3)透明化:為求達到資訊公開、共同促進國家安全及競爭之目的,美國商業部還會在網站上公開受到高度審查之外國夥伴清單。 最後,美國行政主管機關亦表示,為了有利於行政機關有效執行國家軍商二用出口管制政策,高度支持透過出口管理法(Export Administration Act)修正之再授權,更新違法之刑罰規定,並提升行政機關之執行權限。
美國商務部國家技術與標準局公布技術創新計畫(TIP)之執行規則草案,徵求外界意見過去十餘年來,美國商務部國家技術與標準局(The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST)推動的「先進技術計畫」(Advanced Technology Program, ATP),成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入,創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境,為提升美國競爭力,美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」(The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act)。 The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫-技術創新計畫(Technology Innovation Program, TIP),企圖藉由在國家重點需求領域(critical national need areas),補助具有高風險性及高報酬的技術研究(high-risk, high-reward research),支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究,指具有以下三項特質的技術研究:(1)研究可轉化成具體實益的潛在可行性,其成果將產生深遠及廣泛的影響;(2)研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求;(3)研究的技術議題過於創新(too novel)或跨越甚多學科(spans too diverse a range of disciplines),以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」,指問題觸及的面向極大,然須要被克服的社會挑戰(societal challenge)尚無因應之道而有賴國家予以關注,此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。 根據The America COMPETES Act,TIP將依研究實力競爭(on the basis of merit competitions)的原則,透過分攤成本的研究補助(cost-shared research grants)、合作協議(cooperative agreements)或契約(contracts)等方式,鼓勵業界單獨或共同(透過合資方式)提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者,其主導者(lead entity)可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業,外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者,亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數,且只能用於補助直接成本,間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限;對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定,其運作細節仍有待NIST進一步設計,日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案,徵求各界意見。 隨著TIP的規劃與實際運作,過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務,由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念-亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究,以回應美國的國家重點需求領域。 身為全球創新的龍頭,美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿,隨著The America COMPETES Act的通過,新法中關於美國產業創新的新機制規劃,已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學(Science & Technology and Earth Sciences)部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈,印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案(Indian Innovation Act),藉以激勵印度的創新,而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。