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【就開發及使用AI之道德標準　私隱專員公署發布指引】

個人資料私隱專員公署表示，鑑於人工智能日漸普及，同時存在私隱及道德風險，署方今日（8月18日）發出《開發及使用人工智能道德標準指引》，旨在協助機構在開發及使用人工智能時，能明白及遵從《個人資料（私隱）條例》的相關規定。

私隱專員鍾麗玲表示，指引建議機構開發及使用人工智能時，奉行尊重、互惠及公平三項基本數據管理價值去對待持份者。

指引根據國際標準，列出七項人工智能的道德原則，包括機構應確保在人工智能運作時，有適當的人為監督；同時， 機構應披露它們正使用人工智能及相關的政策，且致力改善自動化和人工智能輔助作出的決定的可解釋性（interpretability）。

全文︰http://passiontimes.hk/article/08-18-2021/75555
#道德 #個人資料私隱專員公署

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產業追蹤／AI產業化 三關鍵搶先機

2021-07-18 00:36 經濟日報 / 陳右怡

人工智慧（AI）進展神速，除帶來的生活、工作與社交等變革，更融合大數據、物聯網、雲端等不斷進化，形成從晶片、關鍵零組件、系統、軟體、終端、應用等技術價值鏈或生態系，AI更已成為企業及國家競爭力指標。根據PwC預估，2030年AI將創造全球市場營收達15.7兆美元，促使全球GDP成長達14%。而從2021年到2030年的10年間， AI也正進入市場應用擴增期，將成為全球智慧化的主流，快速達到AI普及化。

近五年各行各業導入AI來進行創新轉型，促使「產業AI化」。意即針對企業個別痛點與需求，並發展出各種不同的AI解決方案，遍及交通運輸、傳統金屬加工業、零售業、製造業、餐飲服務業、電商平台等，各自有不同AI化需求，陸續累積愈來愈多的「產業AI化」經驗。再加上AI應用需求多元，也加速AI技術進化，落實軟硬體多元創新應用，並促使各種新創應運而生，開拓出具備市場規模化潛力的AI科技服務模式。

例如運用科技平台、研發測試、科技顧問、系統整合或軟體開發等，解決產業共通性問題，發展「AI即服務（AI-as-a-Service , AIaaS）」，這就是AI創造出來的新興科技服務產業。可以預見的是，未來十年AI將逐漸從一個新興產業發展成為成熟產業，換句話說，人類正在進入一個「AI產業化」時代。AI正整合各種不同技術持續進化並創造新的商業模式，成為全球最熱門的跨技術創新應用技術解決方式，活絡AI落地應用與新創商機。

AI應用愈多元化，就會讓AI變更聰明，AI技術發展終極目標就是仿人，也就是AI能做到像人類一樣的思考與動作。一方面是AI能學習人類知識與經驗，並模仿人類動作，進而能取代或協助人類的重複性作業、具高危險或長期危害身心健康等工作或任務，讓人類能轉做更有價值的工作，以追求更好的生活品質；另一方面，AI也能夠遵守人類社會中的道德倫理規範，發展出「以人為本」的AI，以追求人類福祉為目標。

目前全球產學研界都在思考如何發展「以人為本」的AI。在開發或應用AI技術之初，就需要先有「以人為本」的精神設計AI模型、進行AI訓練與學習。另外，若要發展具有決策能力的AI，以完成各種自動化任務，也需要在AI系統與商業模式的設計中放入人本因素，讓人類可隨時調整AI關鍵決定與行動。各種AI資訊爆炸下，AI知識也將快速成為普及化的常識，民眾必須了解並快速掌握AI趨勢脈動，更需要同步注入人文社會關懷與同理心，藉此創造AI時代新思維與新型態工作方式，並孕育出AI新人才。

在AI浪潮中，台灣要穩占先機，必須有AI三大發展關鍵因素：數據、演算法、演算力。國際普遍看好台灣AI硬體優勢與人才CP值高，因此可從AI跨軟硬體的多元創新概念，來進行超前部署，可朝幾個方向發展，包括：發展「自動化AI」，將AI結合IoT應用於智慧製造、自駕車或無人機等，達到全面自動化，這也是台灣產業最擅長的一塊。還有「分散式AI」，達成即時、可靠、穩定又安全的AI運算處理與分析技術，能在邊緣端就完成所有任務，滿足企業需求如提高效率、分散風險等，特別應用於醫療生技、VR/XR、穿戴裝置等領域。接著是「可解釋AI/可信任AI」，即優化AI數據，使AI演算法、系統與商業模式皆具可解釋性、可追溯性及安全性。

另外，透過AI協助企業轉型、強化產業韌性為切入點，以分散式、超自動化及具安全隱私的產品與服務搶攻AI市場，如提供優質、具洞見及能共享的「數據服務」，或是低成本、高通用性及能自動感測的「邊緣終端」；也可規劃超自動化、可解釋性及邊緣學習的「算法服務」，或發展低功耗、高效能及高擴展性的「演算力」，都是臺灣在AI產業發展中可發揮的強項。

不過，台灣發展AI也有三缺：缺數據、缺跨國共創平台、缺人才；台灣應培養更多AI跨域人才、孕育AI科技服務業，並在台灣建立可串聯全球數據資源與AI研究人才之運作機制或跨國共創平台，吸引國內外企業商機或專業人士，讓AI跨技術創新能一邊促進中小企業韌性，一邊與國際AI需求與資源接軌，將AI變成台灣產業技術創新之活水泉源。

資料來源：https://udn.com/news/story/7241/5608761?fbclid=IwAR1D07BcWejpvWqmOIVm7MHhMZdbqhgd64mS4uBK5Eh_BmI962sag7upTnU

本期AI趨勢周報重點：
✦臉書融合自監督學習和Transformer優點，設計一套DINO演算法，用這個方法訓練出的模型，能準確辨識圖片和影片中的物件，還能揪出複製圖
✦甲骨文推出分析雲服務，強化ML模型可解釋性，也能用自然語言進行搜尋
✦MIT新材料分析AI工具，靠一張外觀照片就能估算出材料壓力
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/144208
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「人工智慧」並非遙不可及，但如果你現在還離它有點遠，那就先從「已經在接觸AI的人」的生活日常認識起吧！

專訪「台灣人工智慧學校」 (簡稱AIA) 第一期技術班的班代表 陳宇春！(下集)

1:48 DARPA XAI Program：https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
2:29 「為什麼AI需要被解釋」的四個理由：https://medium.com/trustableai/%E5%AE%83%E6%98%AF%E6%80%8E%E9%BA%BC%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84-%E8%A7%A3%E9%87%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f18f57d18d4f
3:02 「L.I.M.E.」：https://medium.com/@kstseng/lime-local-interpretable-model-agnostic-explanation-%E6%8A%80%E8%A1%93%E4%BB%8B%E7%B4%B9-a67b6c34c3f8
3:21 「Neuron Deletion」：https://www.leiphone.com/news/201803/PJH0q2tj8d3jvVIk.html

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