發佈日期:2018-09-04

國際人工智慧政策推動現況

作者:賴志遠

前瞻研究 人工智慧 政策 行動計畫 Artificial Intelligence Policy Action Plan

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自21世紀以來,各國推動科技政策重點多集中在永續、再生、綠色等思維,因此對影響層面重大的製造業,也不意外引進這方面的想法,特別是德國所推動的工業4.0,就強調綠色製造、智慧製造的想法。在2012年,人工智慧就因為深度學習應用在Imagenet所舉辦的圖像識別競賽的突破引起學界的關切,而這波由人工智慧掀起更大的浪潮是在2016年由Google Deepmind所舉辦的人機圍棋競賽,人工智慧Alphago打敗李世乭,讓世人見識到人工智慧的威力。這股人工智慧大潮讓各國重新燃起對人工智慧的信心,從2016年開始,各國的科技事務主管部門就紛紛針對人工智慧,推出各式推動政策。也可以看到許多資訊議題、3C產品也結合人工智慧技術,推出許多新的服務及產品,譬如就有許多團體針對物聯網 (IoT),提出了應結合人工智慧的AIoT構想。

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各國瞭解人工智慧對未來科技發展的重要性,不管是美國、中國、歐陸或是日韓等國,都針對人工智慧發佈相關的重要政策,以作為國家資源投入及推動政策的重點方向,而這些推動政策的發佈時間也多集中在2016~至今。只是有的國家不見得以人工智慧政策作為開宗明義的標題,讓人一目了然就知道該國的科技政策重點,而是以更為宏觀的未來智慧社會的角度,把人工智慧納入國家藍圖的發展項目。例如韓國在2018年由該國未來創造科學部 (Ministry Of Science, ICT and Future Planning, MSIT) 所提出的《創新成長引擎》(The Innovation Growth Engine Leading Preparation For The Fourth Industrial Revolution) 即以工業革命4.0為主,但核心內容多與人工智慧技術相關。其主題共有四個:1. 智慧基礎建設、2. 智慧型行動載具、3. 服務一體化、4. 產業基礎等四部份。其中就強調了人工智慧在其中的作用。以服務一體化為例,其中包含四個子項,分別為智慧城市、AR / VR(擴增實境、虛擬實境)、個人化醫療、智慧型機器人(見表1)。從所呈現的內容可見韓國的新動向特別是在創新成長將倚重人工智慧技術的突破。不管是大數據、機器人、半導體等都環繞著這項核心技術,由此可以想像人工智慧將是未來20年的技術高地,各國為了搶占戰略優勢,必將投入大量的資源與人力在人工智慧技術的開發上。

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表1 韓國創新成長引擎內容

分類 領域 2022年願景 主導部會
智慧型基礎建設 大數據 改善大數據預測分析精確度,並於2022年建設高品質的大數據資料庫 MSIT
下世代通訊 透過5G商業化及物聯網提供公佈與推廣服務一體化 MSIT
人工智慧 透過發展與推廣人工智慧核心技術彌補技術落差,以強化下一代人工智慧技術的專利權來確保技術競爭力 MSIT
智慧行動載具 自動駕駛車 讓達到第三級水準的自駕車上路以及打造自動化運輸系統。 貿易工業能源部
土地、基礎建設與交通運輸部
MSIT
無人機 發展與商業化公用與產業用無人機技術 土地、基礎建設與交通運輸部
貿易工業能源部
MSIT
服務一體化 個人化醫療 發展與實施基於ICT技術融合醫療設備的個人化醫療及精準醫療系統。 衛生福利部
MSIT
貿易工業能源部
智慧城市 採用智慧技術的永續智慧城市平台以及創新模型來解決城市問題 土地、基礎建設與交通運輸部
MSIT
虛擬與擴增實境 提昇VR/AR融合內容/服務/平台/設備等相關技術以加速產業融合(教育、製造、國防等) MSIT
貿易工業能源部
文化運動與觀光部
智慧型機器人 發展及促進智慧型製造業機器人及醫療安全服務機器人來改善生產率及生命品質 貿易工業能源部
產業基礎 智慧型半導體 取得人工智慧半導體核心技術,包括超低能耗奈米級元件及神經形態晶片 MSIT
貿易工業能源部
先進材料 發展交通運輸用的超輕材料及實現先進材料加工系統(包含機械工具)本地化。 貿易工業能源部
MSIT
創新新藥 透過新藥候選發現及臨床/非臨床研究開發出創新型新藥 MSIT
衛生福利部
貿易工業能源部
新型與再生能源 實現再生能源發電佔據總體發電量的20% 貿易工業能源部
MSIT
資料來源:韓國未來創造科學部。
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由此可見,除了基礎研究或特定的研究外,人工智慧在未來對各領域的技術開發或應用服務都將扮演一個關鍵且重要的角色。可以想像如果人工智慧無法成功,現有規劃或發展中的技術雖然不會受到影響,但其效能將可能會大大打折,無法達到預期的效果。許多應用仍然可以以傳統的軟體或演算法來作為驅動機械設備運作的驅動os,但這只是1+1=2的關係,機器面對不被寫入程式因應的突發狀況,將無法處理應對而陷入error function的回應。傳統機器人或電腦沒有學習能力無法應付突變狀況,但是未來以人工智慧技術所驅動的自主化機器人/電腦,將能夠自主學習,分析歸納,對突發狀況提出可能的解決方案,人工智慧結合機器將可能產生1+1>2的化學效應,可能產出人們意想不到的結果。

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因此各國非常重視人工智慧的發展,從2016年開始,各國就陸續推出人工智慧推動策略(見圖1)。首先以美國為主,美國作為全球性的創新大國,人工智慧的各類創新研發及應用服務也多為美國率先推出,掌握資通訊尖端科技的企業及學研機構也多以美國為主,因此美國部會首先就意識到人工智慧的重要,在2016年由白宮科技辦公室一口氣推出了三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan )、「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )等三份政策報告。三份報告分別闡述美國政府將在人工智慧研發投資的長期策略;人工智慧與自動化對社會、經濟層面的影響;以及人工智慧的管理、倫理、公平、法規管理等內容。唯川普上任後並沒有提出一套完整的人工智慧發展策略。

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直至今年5月,美國白宮召開一場由產官學研界所參與的人工智慧研討會(Artificial Intelligence for American Industry),會議目的是確保美國在這場人工智慧發展大戰能夠保持領先,並且對美國產業提供最大的幫助。與會人員超過百位,包含來自政府、學界以及產業界的代表。會議分為兩組分組會議,討論的議題包含研發、勞動力、應用、監管等問題,討論的內容包含了支持國家人工智慧研發創新生態圈,培養美國勞動力充份運用人工智慧的優勢,消除美國推動人工智慧創新的障礙以及實現人工智慧在特定產業的高度影響力。這是川普政府續歐巴馬政府在2016年所提出的三本人工智慧報告後,一項比較明確的人工智慧推動政策及想法。並且白宮成立人工智慧特別委員會,委員會成員將向總統及白宮提供人工智慧發展策略建議,並作為產官學界建立合作伙伴關係。

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在2017年,英國、法國、中國、芬蘭、日本等國均推出相關發展策略,以中國為例,中國國務院在7月20日發佈了《新一代人工智慧發展規劃》( 新一代人工智能發展規劃 ),對中國的人工智慧發展定出三大策略目標:第一是2020年人工智慧總體技術與應用與世界先進水準同步,相關產業成為新的經濟成長驅動力,人工智慧成為改善民生的新途徑,促使中國成為創新型國家行列,人工智慧產值達1,500億人民幣,並帶動相關產業規模達一兆人民幣,並且建立初步的人工智慧倫理及管理規範;第二是2025年,人工智慧論理取得突破,部份技術達到世界領先水準,人工智慧成為產業升級、經濟轉型的主要動力,並在製造、醫療、城市、農業及國防領域得到廣泛的應用,人工智慧產值達4,000億人民幣,並帶動相關產業規模達5兆人民幣,形成人工智慧安全管理及評估能力;第三則是在2030年,在人工智慧理論、技術與應用達到世界領先水準,成為世界人工智慧創新中心,在智慧經濟與智慧社會均取得明顯成效,躋身創新型國家及經濟強國,形成涵蓋技術、系統、平台與應用服務的完整產業鏈,產值達一萬億人民幣,並帶動相關產業規模達10兆人民幣,並建立完善的法規、倫理規範及政策體系。

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要達成上述的策略目標,其具體的重點任務及工作包含了:一、建構開放協同的人工智慧科技創新體系;二、培育高端高效的智慧經濟;三、建設安全便捷的智慧社會;四、加強人工智慧領域的軍民融合;五、構建泛在 (ubiquitous) 安全高效的智慧化基礎設施體系;六、前瞻佈局新一代的人工智慧重大科技項目。其他的措施還包含了資源配置、資金統籌、保證充足的資金投入以及配套的法律、政策、智財權保護、安全監管評估、人才培訓、科普推廣、試點示範等涵蓋社經及輿論造勢的作為,來確保人工智慧發展的成功。

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而英國在2017年10月發佈了人工智慧發展報告,隔年4月該國的BEIS (Department for business, energy and industrial strategy)和DCMS (department for digital, culture, media and sport)兩個部門共同推出《產業策略:人工智慧部門協議書》( AI sector deal ),該協議書目的為在面臨未來人工智慧與數據經濟、行動未來、潔淨成長以及高齡化社會四大挑戰下,如何推動英國成為人工智慧全球領先國家。在推動研發資源投入(ideas)、人力與人才培育(people)、數位化基礎建設(infrastructure)、產業創新環境優化(business environment)及在地鏈結(places)等五大部份作出因應策略。在研發資源投入上設定2027年,英國的研發投入佔GDP比要到達2.4%,並投入9千萬英磅在研發極端環境用的機器人與人工智慧計畫,3億英磅用於補助人工智慧與數據科學研究及博士訓練,4千萬補助圖靈研究院;在人才培育部份,則建立一套技術教育系統,以達到能與先進國家教育體系並駕其驅的地位;同時投入4億英磅在STEM的教育訓練上,以補強學生的科學、技術、工程與數學的能力;在基礎建設上共投入310億在交通、住家及數位化建設上,其中包含10億在5G行動網絡建設,以建設下世代數位網路建設;在打造產業環境上,政府將成立一個產官學研界學者專家組成的人工智慧委員會,委員會負有行動、監督交易、鼓勵產業、向政府建言的責任權力;在在地鏈結部份,四年投資2.1千萬英磅開發英國科技城,作為提供科技公司、新創公司發揮潛力的場域。

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為了應對AI將可能帶來的挑戰,作為歐洲地區在科技研發投入具有風向指標意義的歐盟,也在2018年4月25日發布了一則新聞,宣稱從2018~2020年間,結合公私部門在製造、交通與醫療等關鍵領域投入200億歐元在AI的研發與創新上。同時為了吸引更多的投資,對資料在AI的應用將有更積極的作為,包含立法針對公共事務、環境、學術研究、醫療領域的開放資料應用使資料共享變得更容易與方便,從而促進AI的研發與創新。對人工智慧未來所可能產生的法律與倫理挑戰問題,歐盟成立人工智慧聯盟 (European AI alliance),根據歐盟基本權利憲章 (charter of fundamental rights) 的指導原則,保護資料及透明性的原則下,能夠在2018年底提出人工智慧倫理規範指導原則;並在2019年中能夠就AI技術發展現況,提出《產品責任指令》的指導意見,在產品出現缺陷情況下釐清消費者及產品的法律關係。在人才培育部份將強化會員國的教育與培訓體系以滿足未來的需求,利用歐盟社會基金(European social fund)的補助下,針對數位技能、STEM、創新能力和創業精神進行專門的培訓;同時在下一個多年期金融框架(2021~2027)計畫下,強化對數位化技術、人工智慧專業的培訓。

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圖1 各國人工智慧策略發展動向

資料來源:各國科技部會網頁,本研究整理。
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除了大國與先進國家所推出的政策外,新加坡、阿拉伯聯合王國、加拿大等國也推出各自的人工智慧發展策略;這個趨勢在2018年也沒有冷卻,許多國家持續對人工智慧推出更多的行動與策略,如韓國就如前文所述的推出創新成長引擎,大幅強化人工智慧的重要。我國也在2018年1月18號由科技會報辦公室提出為期四年的《台灣人工智慧行動計畫》。主要聚焦在「人工智慧人才衝刺」、「人工智慧領航推動」、「建構國際人工智慧創新樞紐」、「場域與法規開放」、「產業人工智慧化」等五項重點工作(見圖2)。基本上涵蓋了整體的環境建設,打造一個從人才培育、環境建置、技術開發、產業推動、資源互動交流的生態圈,並結合現有之5+2創新產業方案(智慧機械、亞洲矽谷等),由5+2產業創新中心提出問題,讓部會協助提供AI應用解決方案;並預計從2018年到2022年,每年投入一百億台幣預算。在研發投入部份也將聚焦在台灣原有就有堅強基礎的半導體技術,研發高功率、低耗能的人工智慧晶片(半導體射月計畫),計畫為期四年,預期每年投入10億進行晶片主題的研發,包含半導體製程及晶片系統,在技術投入的選擇上已具有一定的聚焦性及選擇性。

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圖2 《台灣人工智慧行動計畫》推動架構示意圖

資料來源:行政院。
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綜合上述資料的整理可見,未來各國將持續投入人工智慧技術的研發創新,對人工智慧的發展與關切已成為各國的共識,如何降低人工智慧在未來引發的風險、導正民眾對人工智慧的期望與認知,促使人工智慧發展走向正確的道路將是未來各國政府及各界應深思的課題。

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結論

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許多國家看重人工智慧技術將是未來創新應用及產業轉型的關鍵技術,紛紛推出相應的政策方案,避免未來缺席這場“智慧”大戰。因此可以預期人工智慧將在未來成為各國的科技政策重點,台灣也在今年發佈了台灣人工智慧行動計畫。從各國的推動策略來看,都各有投入重點,強調不同的應用情景及自身優勢,選擇適當的投入項目。台灣基於選擇與集中的原則,把研發資源聚焦在AI晶片上是明智的作為;這一點可以比較英國所選擇的AI研發項目,其中有一項重大項目就是耗資9,000萬英磅(約36億台幣)投入在應用於極端環境(如深海、核災現場等各類高壓、真空、高溫、低溫或強輻射之惡劣環境)下工作的人工智慧與機器人研發上,因為英國本身在深海救災潛艇就有非常深厚的技術能量(全球競爭力),在原有的基礎上投入,將預期可強化其原有的救災機具業的產業競爭力。同時所選擇的技術具有同通性,能夠應用在其他的領域,如深海採礦、有害廢棄物處理等。因此聰明的選擇有利於原有產業發展的共通性技術,而不是因為可能的未來熱門應用而投入造成後續面臨大量競爭者競逐的局面。這是資源有限的中小型國家聰明策略。

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參考文獻

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