簡介澳洲人工智慧倫理架構

曾任職於美國國防部(United States Department of Defense,DoD)負責研發軍用高科技之行政機構——國防先進研究計畫署(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA),並擔任技術辦公室主任的John Launchbury博士,提出了「人工智慧三階段」(three waves of AI)[1]的觀點。而目前人工智慧的發展正處於第二階段,也就是所謂的「統計階段」(Statistical Learning),意即以大數據(big data)為基礎,發展機器學習(machine learning)與深度學習(deep learning)技術。 閱讀全文 “簡介澳洲人工智慧倫理架構”

簡介歐美警方對於人臉辨識的使用現況與爭議

人臉辨識(facial recognition)系統即利用生物特徵辨識軟體,繪製影片或照片中的人臉特徵,然後系統就會嘗試在資料庫中比對這些資料,進而確認其身分。警方經常透過人臉辨識科技,在數百萬張照片中找到可疑罪犯與目擊者,這樣的技術也被使用在學校、公司等場所的監視系統或門禁系統。然而,人臉辨識的爭議性一直很大,Google 早在2017年便表示擁有這項技術,但決定停止更多的發展[1],本文以下盤點人臉辨識在歐美警方執法使用上的狀況以及相關爭議問題。 閱讀全文 “簡介歐美警方對於人臉辨識的使用現況與爭議”

新加坡大學成立新單位研究網路的社會影響

新加坡國立大學(National University of Singapore,NUS)從今年四月起開始營運「信任網路與社群中心(Centre for Trusted Internet and Community)」,目標是運用人工智慧與資料科學來研究一般民眾的網路使用,例如有關隱私及自由表達所帶來的訊息。 閱讀全文 “新加坡大學成立新單位研究網路的社會影響”

解讀柏林IGF(下):會議有成但政策影響力仍待提升

2019年11月25日至29日於德國柏林召開的第14屆聯合國網路治理論壇(Internet Governance Forum,IGF),從與會的量與質來看,可說是一次相當成功的會議,不但近3,700人的實地與會人數創下歷年新高紀錄,而且還建立各國國會議員參與IGF的新途徑,同時政策討論亦是更趨成熟,並且於會後發布討論重點,呈現IGF的具體成效。 閱讀全文 “解讀柏林IGF(下):會議有成但政策影響力仍待提升”

美日政府針對網路經濟提出聯合聲明

美國和日本於今(2019)年10月10日至11日在日本東京舉行的美日網路經濟政策合作對話(U.S.-Japan Policy Cooperation Dialogue on the Internet Economy)第十次會議上,強調兩國對開放、互通、可靠和安全的網路的持續承諾。

會議內容包括與兩國民營企業代表就5G網路和服務進行討論;在第三國布署數位基礎建設和服務的公私合作;就分享IoT安全的最佳實踐和推廣資料自由流通等領域進行國際協調;針對實施AI建立公私夥伴關係,以促進大眾對AI的信任。對於近日簽署的《日美數位貿易協議》,以及由日本美國商會和日本經濟團體聯合會代表向美日政府提交的聯合聲明,兩國政府皆感到十分高興。 閱讀全文 “美日政府針對網路經濟提出聯合聲明”

漆咸樓觀點:解決網路分裂問題

英國非營利智庫皇家國際事務研究所(Royal Institute of International Affairs),或稱為漆咸樓(Chatham House)在6月12日發布Tackle the ‘Splinternet’(解決分裂網路)文章,其主要論述為:全球不同治理模式間的競爭增加了數位空間管制的難度,為避免壓制型治理模式持續擴散,西方國家得加把勁廣泛宣傳有關「開放與良好管制的治理模式」的優點。

兩位作者Marjorie Buchser及Joyce Hakmeh在文中首先提及,因為跟不上技術與安全威脅發展,用以保護資料隱私、防範犯罪、建立AI倫理標準等的必要機制與工具不足造成了政府在管制面的缺口。文中進一步解釋,不斷進展中的技術基礎建設包含了由不同企業、政府、非營利組織所設計出的硬體、系統、演算法、通訊協定與標準等元素。在不同的文化、經濟與政治背景下,也讓這些技術有迥然不同的實踐方式。 閱讀全文 “漆咸樓觀點:解決網路分裂問題”

人工智慧與資料隱私之探討

人工智慧的機會和威脅

人工智慧(AI)具有巨大利益伴隨巨大風險的性質。透過持續發展的萬物聯網,無處不在的連接和雲端基礎設施,不斷收集大量的數據,每天都在上演人工智慧的各項創新應用。雖然與“大數據”的概念密切相關,但AI透過機器學習和深度學習的演算模式並做出自動決策, 這正是AI的機會和威脅所在(決定可能是有益的,也可能是災難性的)。AI的錯誤或誤導性主張,可能會對預期的社會受益人造成重大損害。強人工智慧(Strong AI)或通用人工智慧(Artificial General Intelligence)的發展,更可能造成各層面深遠的影響,因此衍伸的倫理、法律與社會影響(Ethical, Legal and Social Impacts, ELSI)相關研究範圍甚廣,而本文僅就與資料隱私(data privacy)相關議題提出探討。 閱讀全文 “人工智慧與資料隱私之探討”