奧特曼:OpenAI可能退出歐洲!歐盟AI法案怎麼規定?為何業界大佬喊出走?
奧特曼:OpenAI可能退出歐洲!歐盟AI法案怎麼規定?為何業界大佬喊出走?

ChatGPT、Bing等AI技術在近幾個月驚豔了科技界,也讓世界各國著手擬定相關規範,試圖及早防範產生負面影響的可能性。然而對於歐盟正在擬議的AI法規,OpenAI執行長山姆.奧特曼卻表示,他們可能會因此退出歐洲。

根據《金融時報》報導,奧特曼本週出訪倫敦時向媒體表示,他對預計將於明年出台的歐盟AI法規感到憂心,倘若他們無法遵守歐盟制定的法規,將會選擇退出歐盟。「我們會努力遵守,但如果我們沒辦法遵守,我們會停止(在歐洲)營運。」奧特曼指出。

歐盟《人工智慧法案》怎麼規定,為何OpenAI放話出走?

歐盟制定中的《人工智慧法案》(The Artificial Intelligence Act)預計將把AI應用分為三種風險等級,如中國政府使用的社會信用系統這類應用,會被列為「不可接受風險」並禁用;其次則是如AI篩選履歷等「高風險」應用,需要遵守一定的法規要求;上述分類之外的AI系統則基本上不受監管。

奧特曼便向《時代》雜誌透露,他懷疑OpenAI的ChatGPT、GPT-4等模型會被列為「高風險」,面對需要額外遵守的安全要求,他不敢確定OpenAI有辦法完全遵守條件,「我們會嘗試,但可能存在技術限制。」

AI Tool ChatGPT
倘若ChatGPT等技術被列為「高風險」,OpenAI將需要遵守額外的安全規範,但奧特曼坦言可能會面臨技術困難。
圖/ Photo by Sanket Mishra on Unsplash

歐盟的《人工智慧法案》其實已經醞釀兩年之久,但過去主要針對臉部辨識、生物辨識技術涉及的監控及隱私問題,然而去年年尾爆紅的ChatGPT技術提高了外界對AI應用的矚目程度,使得歐盟決定更加嚴格的管理這項技術。

人工智慧法案預計6月提交給歐洲議會進行表決,之後歐洲議會、歐盟理事會及歐盟委員會將在三方會談中決定最終條款,並在和成員國談判後於2025年生效。

《金融時報》指出,《人工智慧法案》中要求AI基礎模型的開發業者辨識其AI技術可能帶來的風險,並且試圖降低影響。然而在實務上,OpenAI、Google等公司不可能完全控制利用其技術的第三方服務。

另一條規定則要求,科技公司必須公布訓練AI時所使用的版權資料。OpenAI在發表GPT-4時就不再公布訓練用的數據,OpenAI首席科學家伊爾雅.蘇茲克維(Ilya Sutskever)曾表示,他們在考慮到競爭及安全疑慮後,決定不公布這些數據。

再加上,AI繪圖過去一年在藝術領域引發了不小的風波,並有部份創作者展開抵制,公開訓練材料被認為會給予創作者提起訴訟請求賠償的籌碼。

除了OpenAI以外,也有其他公司高管發聲不支持歐盟的AI法案。Salesforce戰略規劃高級副總裁彼得.舒瓦茲(Peter Schwartz)認為,歐盟在制定AI法案上根本沒有考慮現實情況,而且歐洲企業在這塊領域發展較慢,「這基本上是歐洲監管單位監管美國公司,跟IT時代一模一樣。」

舒瓦茲表示,雖然現在預測實際影響還有點早,但他認為法案過於空泛的影響範圍很可能會導致部份美國公司重新思考在歐洲市場的參與程度。

奧特曼建議政府對AI公司頒發許可、給錢徵求AI民主化監管概念

雖然奧特曼說出OpenAI可能會退出歐洲,他並不完全抗拒AI產業受到監管。近期他才向美國國會建議,應該要有一個機構負責監管超出一定規模的AI計畫,向這些企業頒發許可證,並在違反安全規則時開罰甚至吊銷許可。

與此同時,OpenAI啟動了一項新計畫,將提供10筆10萬美元的贈款展開實驗,希望建立一個民主程序來決定AI系統應該遵守什麼樣的規範。

democratic inputs to ai
在公開喊出不排除從歐洲出走後,OpenAI也祭出100萬美元徵求AI民主化監管的概念。
圖/ OpenAI

「AI將對經濟與社會產生重大而深遠的影響。技術形塑了人們的生活、彼此的互動,以及整體社會的發展。」OpenAI在官網上表示,「因此我們相信,AI的行為方式應該經由不同觀點反映公共利益。」

具體而言,OpenAI希望透過總共100萬美元的獎金,向外界徵求AI監管的民主程序概念並進行驗證,每項計畫必須要有至少500人參與,並且需要在2023年10月20日之前發布實驗報告。

不過OpenAI坦承,最初的實驗並不會對公司決策有實際的約束力,但希望未來能夠建立強而有力的公共監督,「這筆獎金代表了監管通用人工智慧及超級AI的民主程序的第一步。」

延伸閱讀:ChatGPT之父:AI很危險!他建議用「三道紅線」,防堵失控的人工智慧

資料來源:金融時報、Business Insider、TechCrunch
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #openai
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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