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title: 2021.11.29 - 「AI發展與資料治理」工作坊
tags: [會議, 講座]

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2021.11.29 - 「AI發展與資料治理」工作坊
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###### tags: `會議`
###### tags: `會議`, `講座`



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[TOC]

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## [講座內容](https://seminars.tca.org.tw/D15o00753.aspx)
![](https://i.imgur.com/qHa833D.png)

![](https://i.imgur.com/imUUdk8.png)
- 線上報到：https://reurl.cc/Zj5mYA
- 第一堂(11/26)：https://youtu.be/KdEVxo4sogE
- 第二堂(11/29)：https://youtu.be/Hr9nI7_PvLE
- 線上 Q&A：https://app.sli.do/event/1xvqafeo/

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## 會議場次
- 14:05 - 14:50 [工智慧與社會發展的交互影響 : 從法律與規範談起](#第一場-人工智慧與社會發展的交互影響--從法律與規範談起)
    清華大學科技法律研究所 | 林勤富 副教授
- 14:50 - 15:20 [各國人工智慧治理政策與啟發](#第二場-各國人工智慧治理政策與啟發)
    工研院產科國際所 | 魏依玲 資深研究經理
- 15:20 - 15:50 [從資料治理著手實踐可信任之AI](#第三場-從資料治理著手實踐可信任之AI)
    資策會科技法律研究所 | 張腕純 專案經理
    
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## 「AI發展與資料治理」重點摘要
### 前言
- **原因**：資料應用方面產生疑慮
    - 資料隱私外洩
    - 資料本身偏見、或帶有的歧視
- **對策**：建立 AI 治理與規範

### [第一場] 人工智慧與社會發展的交互影響 : 從法律與規範談起
- ### 資料本身偏見＆歧視
    - ==**履歷投放的機器學習**==
        ![](https://i.imgur.com/TJKlYGh.png)
        - **現象**：
            - 高階位置的主管，常常是男性佔據
            - 低階的助理職，大部份是女性佔據
              (反應社會中不公平的現場）
        - **機器學習結果**：
            如果有高階主管的工作，要投放給男性，比較容易應徵到人
        - **評語**：
            會強化、或重複社會當中既有的偏見
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    - ==**機器學習在法律的判決**==
        - **推論**：被告或嫌疑人再犯的可能性高不高
        - **評語**：
            - 既有的數據，反應社會的不公平
            - 過往的數據，會受到 非美國人、其他特定族群、原住民、低收入者 等因素而影響判決
        - **新聞**：
            [「AI 法官」人權案判決準確率高達 79%，但還是只夠當助手](https://www.inside.com.tw/article/7479-ai-can-now-judges-some-of-the-human-rights-cases)
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    - ==**地區警力分配的機器學習**==
        ![](https://i.imgur.com/smRRmPX.png)
        - **現象**：
            - 美國一些地方，會有過度執法、偏見執法的問題
            - 可能對於特定族群、特定社區會有不當執法、過度執法問題、找麻煩
        - **機器學習結果**：
            訓練未來警力如何分配的系統，會優先在過往熱點巡邏
        - **評語**：
            可能會讓歧視永遠存在，造成惡性循環

- ### 倫理規範要如何規範？
    - **難以制定**
        - 不同的國家、不同的背景、不同的文化，對特定議題有不同的解讀方式
    - **為何？**
        - [電車難題](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%89%E8%BD%A8%E7%94%B5%E8%BD%A6%E9%9A%BE%E9%A2%98)
        - 全自動自駕車的難題：
            - 汽車即將發生事故
                - 往左撞、往右撞、往前撞？
                - 犧牲別人？犧牲自己？
                - 犧牲小孩？犧牲老人？ 
                    ![](https://i.imgur.com/0XbtIn8.png)
            - 各國的倫理偏好不同
                - Western: 偏好保護駕駛，而不是路人
                - Eastern: 偏好保護守法的人、偏好保護路人
                - Southern: 偏好保護年紀輕、社會地位高、女性、身材健美
    - **全球治理挑戰：**
        - 全球倫理規則都不太一樣，治理的角度相對破碎
        - 各國文化/政治/社會/經濟背景多元、倫理準則百家爭鳴，難以規範模糊空間

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## [第一場] 人工智慧與社會發展的交互影響 : 從法律與規範談起
> 清華大學科技法律研究所 | 林勤富 副教授
> ![](https://i.imgur.com/uQJiMmM.png =25%x)


:::success
:bulb: **KeyPoints**
- 介紹人工智慧歷史
- 高階位置的主管，常常是男性佔據
  低階的助理職，大部份是女性佔據
  反應社會中不公平的現場

  機器學習的結果：
  如果有高階主管的工作，要投放給男性，比較容易應徵到人
  會強化、或重複社會當中既有的偏見
  
- 被告或嫌疑人再犯的可能性高不高
  既有的數據，反應社會的不公平，
  其他還有非美國人、其他特定族群、原住民、低收入者
  
  需不需要新的法律倫理＆規則？

- 美國一些地方，會有過度執法、偏見執法的問題
  可能對於特定族群、特定社區會有不當執法、過度執法問題、找麻煩
  訓練未來警力如何分配的系統，優先在那巡邏
  可能會讓歧視永遠存在，造成惡性循環
  
- 不同的國家、不同的背景、不同的文化，對特定議題有不同的解讀方式  
  倫理規範難以制定
  
- 電車難題：
  全自動自駕車的難題：
  往左、往右、往前？，犧牲別人、犧牲自己？ 犧牲老人？ 倫理道德問題
  
- Western: 偏好保護駕駛，而不是路人
  Eastern: 偏好保護守法的人、偏好保護路人
  Southern: 年紀輕、社會地位高、女性、身材健美
  倫理規則都不太一樣
  全球治理的角度相對破碎
  
- 全球治理挑戰：
  各國文化/政治/社會/經濟背景多元、倫理準則百家爭鳴，難以規範模糊空間
  
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![](https://i.imgur.com/hwt85Na.png)

![](https://i.imgur.com/aQrvQZ5.png)

![](https://i.imgur.com/UItN864.png)

![](https://i.imgur.com/cbOHiGU.png)

![](https://i.imgur.com/VNSXd7U.png)

![](https://i.imgur.com/0Zu1kAh.png)

智慧助理
![](https://i.imgur.com/MtShGT8.png) 

![](https://i.imgur.com/eb3TIdR.png)

AI predicts outcomes of human rights trials
人工智慧預測人權審判的結果
![](https://i.imgur.com/xJKOm2M.png)

警力巡邏熱點
![](https://i.imgur.com/smRRmPX.png)

![](https://i.imgur.com/EFl2XQF.png)

![](https://i.imgur.com/KOhAeVI.png)

![](https://i.imgur.com/x8ckmms.png)

![](https://i.imgur.com/7CBpFRG.png)

電車難題：
![](https://i.imgur.com/n11xCX0.png)

![](https://i.imgur.com/KmXCRqU.png)

撞孩童？撞老人？
![](https://i.imgur.com/0XbtIn8.png)

撞守法的？撞沒帶安全帽的？
![](https://i.imgur.com/e4Kf9u3.png)

各大地區的倫理偏好：
![](https://i.imgur.com/zUSRKWP.png)

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## [第二場] 各國人工智慧治理政策與啟發
> 工研院產科國際所 | 魏依玲 資深研究經理

> 簡報大綱
> - 各國人工智慧治理政策與思維
> - 落實人工智慧倫理原則之範例
> - 各國經驗對我國之啟發

![](https://i.imgur.com/WgHzg2c.png)

![](https://i.imgur.com/UAl956q.png)

![](https://i.imgur.com/sq4z5R7.png)

![](https://i.imgur.com/ufvGAGe.png)
1. 技術層
2. 倫理層：道德標準、行為準則
3. 社會及法律層：規範、規則、立法


### Page 5: 各國人工智慧治理政策與思維

![](https://i.imgur.com/ArKSeNR.png)
-   目前約有 60 個國家制定 AI 政策
  
![](https://i.imgur.com/VCs4M4N.png)
- 倫理原則：
    1. 尊重人類自決
    2. 預防傷害
    3. 公平性
    4. 可解釋性

![](https://i.imgur.com/UtWind0.png)

![](https://i.imgur.com/hUr6rwm.png)

![](https://i.imgur.com/CtwGJR8.png)

![](https://i.imgur.com/SH3w5bD.png)

![](https://i.imgur.com/AEtfjzg.png)

![](https://i.imgur.com/SngUQJf.png)

![](https://i.imgur.com/g0rkOcr.png)

![](https://i.imgur.com/t2gCN3l.png)

![](https://i.imgur.com/kKoE6Pc.png)


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## [第三場] 從資料治理著手實踐可信任之AI
> 資策會科技法律研究所 | 張腕純 專案經理
> ![](https://i.imgur.com/nen786V.png =30%x )

### 1. 可信任 AI 的核心與原則 - 國內與國際觀點

![](https://i.imgur.com/r0yZ1lV.png)

![](https://i.imgur.com/KC1omFR.png)

![](https://i.imgur.com/YeLCTAz.png)

![](https://i.imgur.com/kXXLECO.png)

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### 2. 資料與AI開發佈署之關係

![](https://i.imgur.com/Q2FB8iK.png)

![](https://i.imgur.com/gtkInD8.png)

![](https://i.imgur.com/Oj688NV.png)

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### 3. AI 環境所需之資料治理與個資適法性議題

![](https://i.imgur.com/85pftrV.png)

![](https://i.imgur.com/J9vwlJf.png)

![](https://i.imgur.com/L5S53kR.png)

![](https://i.imgur.com/lQFhrUe.png)

![](https://i.imgur.com/tkS7u6m.png)

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### 4. 資料治理案例與落實建議
![](https://i.imgur.com/1mjWsZ2.png)

![](https://i.imgur.com/oJPh6bR.png)

![](https://i.imgur.com/8RLz1lq.png)

![](https://i.imgur.com/fmsDcko.png)




