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顯示從 5月, 2024 起發佈的文章

聊聊台灣的人工智慧政策發展進度-歐美國家

明天 (520)是台灣第 16 任總統上任的日子。我們在上個星期五,也就是 5 月17 日的晚上,曾經經歷過2014年 318 學運的人,幾乎又有同樣的感受覺,彷彿又回到10年前,國民黨準備通過與中國不明不白的服務貿易協定。台灣人在接下來要面對的,是一個朝小野大的治理體系,唯一慶幸的是,我們可以全民監督政府,可以線上關注立法院又在上演什麼戲碼。 在 18 日下午幫觀音蓮換盆後,有個感觸:「大家都有生活要過,如果不是國會失能,誰想再走上街頭?」如果我們這一代都被教育為溫良謙恭儉讓,那怎麼立法院還能打成這樣? 回到新總統宣布內閣成員的那天,出現所謂「行動創新的AI內閣」,我始終無法理解這表示內閣自動化還是內閣AI化?我在媒體的報導裡,只能理解將延續智慧政府的願景,人工智慧 (AI) ,似乎是提升搜尋引擎關鍵字用的流行用字。 簡單查詢一下,台灣近期關於人工智慧的相關法規、規範、指引、辦法、原則,除 2018 年提出所謂的「 AI小國大戰略 」、 2019年時有立委提出應擬「 人工智慧發展基本法 」、2023年8月由國科會所擬的「 使用生成式AI參考指引(草案) 」,國內腳步最快的監管機關應該是金融管理委員會,在2023年10月公布「 金融業運用人工智慧(AI)之核心原則及政策 」,有相關的指引和配套措施。 當其他國家為避免發展人工智慧傷害人民而陸續建立事前管制的法規時,我有點擔心,台灣的法規進度在哪裡?如果從0到10,10是歐盟AI Act的程度,那台灣會在哪裡?台灣所謂的 AI內閣,有什麼 AI 操作或監管指引嗎? 關於全球 AI政策發展的觀察站 有興趣的人可以多閱讀 OECD 的 OECD.AI ,這裡面收集相對完整的全球立法資訊,自我 2019 年開始看這個網站到現在,這幾年網站內的內容增加非常多。 年初時一場線上研討會,參與者建議除了原有的功能外,也可以再提供一些政策研析,畢竟 OECD裡有許多的專家,不僅僅是討論及觀測經濟發展而已,這個意見很快被採納,但寫文章需要時間,所以他們也利用一些AI功能可以搜集收章,讓網站出現大量的文章。今年除了新增文章外,也看到有他們正在全球觀測所謂的 AI Incidents ,使用者可以透過網站了解全球因為開發或使用人工智慧系統所出現的實際危害事件,也 定義AI Incidents和 AI Hazard的不同 。免費,每個人都可以

各國政府在談資料跨境傳輸時,台灣需要什麼?

保護個人資料可能是各行各業的一個重要議題,不止增加了企業的資安相關成本也增加了法遵成本。尤其是需要跨國傳輸(個人)資料的企業,除了要配合各國的資料保護法(規範、規則)外,也要擔心資料外洩事件後續的成本,還有許多額外的行政手續。許多國家已經感受到資料流動的重要性,也紛紛的透過數位經濟協議、各種雙邊或多邊協議,來減輕企業跨境傳輸資料時的相關成本,以促進(數位)經濟發展,例如2018年時,美國、墨西哥、加拿大已簽署「美國-墨西哥-加拿大協定」(United States, Mexico, and Canada Agreement),讓這三個國家的企業可以在北美境內自由傳輸資料。 2019年由日本前首安倍晉三在世界經濟論壇和2019年的G20大阪峰會中提出提出「Data Free Flow with Trust」(簡稱DFFT),其核心概念是「基於信任的資料流通」。這樣的概念主要是建立彼此信任的跨境資料傳輸,促進資料自由流動,同時確保對隱私、安全和智慧財產權之信任。 在2019年G20大阪峰會時就已談出了DFFT的發展概念,2021年時已擬定發展的藍圖。當時也討論了所謂的資料在地化、資料主權等議題,並且也有著「資料的連結與使用是可提升生產力的重要因素,限制跨境資料流動,會是國際貿易體系的沉重成本之一,且資料在地化的要求可能會提高企業的生產與法遵成本」之共識。 到了2023年,因當時聯合國網路治理論壇(UN IGF)在日本京都舉辦、及G7日本廣島峰會的緣故,DFFT的概念再次被提出,且被熱烈討論著。G7廣島峰會裡則是建立了夥伴關係機制 (Institutional Arrangement for Partnership,IAP),並由OECD擔任協調的單位,來建立所謂的IAP;日本的JICA(Japan International Cooperation Agency)也在UN IGF 中提出執行 DFFT 之相關倡議。 如果有興趣進一步了解DFFT,可以閱讀: Digital Agency, Data Free Flow with Trust (DFFT) , World Economist Forum, Data Free Flow with Trust (DFFT): Paths towards Free and Trusted Data Flows 網路上的資料很多,