自從ChatGPT於去年11月推出後，生成式AI模型便在全球掀起話題，而此種模型的開發過程，通常會需要大量的資量以供其進行模型訓練，一經訓練完成後，只要用戶輸入指令，模型即得自動生成文字、圖像或影片；然而，看似只是單純資料搜集的「模型訓練階段」，近期卻也引發智慧財產權的相關爭議。

行政院於2023年8月31日正式通過國科會擬定之「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」草案，制定之目的，在於引導各行政機關（構）使用生成式AI追求行政效率提升之同時，留意防免可能產生的侵害風險，以確保公務執行之機密性、安全性、專業性以及個人權利之保障。

為求有效打擊暴力犯罪，各縣市政府在新一年度的年度預算中，提高了對警車、偵查車等的購買預算，以至於年度預算大幅增加。此時，我們應當反思，在追求有效打擊犯罪與日常警察活動的成本之間，應當如何權衡？本文欲藉由美國的成功經驗，給台灣未來在面對此問題時的積極建議。

AI科技發展日益興盛，最能凸顯者，當屬AI進行的創作行為，而此創作行為能否歸屬給AI，或者必須歸屬給人類，此乃有涉權利主體的意義。

憲法法庭111年憲判字第13號判決，認定相關法律未給予當事人退出之機制等，牴觸憲法第22條保障之資訊自主權。行政院提出之《個人資料保護法》修正草案，雖將成立保護委員會並提高相關罰則，然現階段並未見當事人退出機制之建立。由此可知，退出機制將為個資法修正之重點。本文將從國際規範，特別是英國案例，討論生醫健康資料的整合應用與退出機制之規範設計。

當Explainable AI在社會中被實施時，會發現它不僅僅是計算機科學家需要考慮的問題，而是需要社會各領域的人一起參與，包含監管者、政策制定者和利害關係人等等。這些視角、視野和欠缺的結構、基礎設施和流程甚至是機構，才是Explainable AI實施的關鍵。

本演講主題著重於本研究所使用之統計技術，並不包含視覺化之說明。採用的方法稱「clustering」，係根據憲法的特徵進行分類，再根據這些分類進行分組。

本演講為科技、法律、與會計的會合。頭是要顧好本質並Back To First Principle，左手賺錢、右手追根究柢、左腳web3 security、右腳則為ZKP Identity。以上五項為講者金融科技導論課程的主軸。

講者為專門研究社會網絡之社會學家，社會網絡的範疇很大，包括人與人之間的關係，臉書即為一例。前陣子因緣際會與刑警局合作，研究以了解猖獗的組織型詐騙網絡，講者過往的研究皆著重於較為「正常」的人際互動或組織內部合作，參與刑警局案件的經驗著實令人眼界大開，過往對於此種犯罪型態的想像僅止於電影情節，然而實際參與後產生了全然不同的想法。以下將分享此一案件及如何用AI技術分析其中的細節。

去年五月至今年七月七號計一年兩個月內，YOLOR real-time face detection成為世界第一，擊敗了如Google、Microsoft、Amazon等大公司，七月七號又藉由YOLOV7打敗YOLOR。AI第一期時，YOLOV4已是其中相當醒目的計畫之一。

歐洲執委會於2023年5月底針對執委會工作人員應如何使用線上生成式人工智慧模型發布了內部之指引準則。此一準則之目的旨在協助歐洲執委會之工作人員了解生成式人工智慧模型可能帶來的風險以及使用上應注意之事項。

於2023年7月5日，Meta新推出名為「Threads」的應用程式，同日Twitter之律師則致信Meta執行長Mark Zuckerberg，指責Threads盜用其商業秘密和智慧財產權，而欲對Meta採取相關法律行動。

自2022年以來，生成式人工智慧快速地興起，從生成圖像的Stable Diffusion到得以生成文字、問答對話以及自動摘要的ChatGPT，相關人工智慧的應用逐漸進入一般大眾的生活，而同時也帶來了諸多衝擊與挑戰。其中，最令人擔憂的挑戰之一莫過於生成式人工智慧將取代諸多行業與工作，而對勞動市場帶來重大革命。在好萊塢，目前即正有一場為了對抗生成式人工智慧的罷工正如火如荼地展開，導致諸多熱門影集和脫口秀等節目之製作及播送面臨停擺。

在「創新」與「安全」之間的管制方向；人工智慧的定義；合致性評價；革新之協助與引導。

Examining Taiwan’s pandemic response through a human rights lens sheds light on a more complex relationship between the collective right...

國科會專案計劃將於2023年10月26日邀請臺北醫學大學醫療暨生物科技法律研究所李崇菱副教授，舉行「數位健康與（不）正義——權利和健康不平等」論壇。

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國科會專案計劃將於2023年10月20日邀請國立中央大學資訊管理學系陳毓鐸兼任副教授，舉行「Journal to Large Language Models and Prompt Engineering」論壇。