通用AI實踐準則是什麼?它是OpenAI、Google等AI巨頭的最強緊箍咒?一次解密歐盟新規
通用AI實踐準則是什麼?它是OpenAI、Google等AI巨頭的最強緊箍咒?一次解密歐盟新規

重點一 :歐盟公布「通用AI實踐守則」,協助企業遵循AI法規,聚焦於透明度、著作權及高階AI系統安全。

重點二 :該守則為自願性質,作為AI法正式生效前的合規指引,違規最高可罰3,500萬歐元(約新台幣12.25億元)。

重點三 :大型企業與新創反映規範過於複雜,要求延後兩年實施,但歐盟無意延後時程。

歐盟於7月10日正式發布「通用AI實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice),協助區內數千家企業在AI法(AI Act)逐步上路前,提前因應未來的合規要求。

該守則聚焦於三大核心領域:

一、強化AI模型供應商的透明度,要求提供詳細文件與資訊。
二、明確著作權保護措施,確保AI應用遵循歐盟智慧財產權規範。
三、針對最先進的高風險AI系統,落實安全與資安管理。

歐盟執委會技術主權、安全與民主事務執行副主席Henna Virkkunen(漢娜·維爾庫寧)表示,這是推動創新與安全並重的重要里程碑。

歐盟盼AI巨頭自願簽!否則後續監管力度恐更大

值得注意的是, 通用AI實踐守則屬於自願性質 ,供AI模型供應商參考執行,並作為《AI法》(AI Act)正式生效前的合規指引。

歐盟執委會表示,同意簽署並遵守該準則的公司能夠「減少行政負擔並提高法律確定性。」換言之,若企業不願意簽署,恐要以更費時、成本更高的方式來證明他們遵守《AI法》。

根據《AI法》規定,AI系統將依風險分級接受不同程度監管,部分高風險或不可接受用途將被全面禁止。違反規定者最高可處3,500萬歐元(約新台幣12.25億元),或全球營收7%的罰鍰。

《AI法》針對通用型AI的規範預計自2025年8月2日生效,執行機構「AI辦公室」最快將於一年後開始執法。然而,相關罰將在《AI法》正式實施一年後才適用。 換言之,現有模型有最多兩年的時間來遵守規範。

通用AI實踐守則:為OpenAI、Google等通用AI系統量身訂做

這些規範主要針對OpenAI、Google、微軟、Meta、Anthropic、Mistral等研發「通用AI系統」(general-purpose A.I.)的科技公司。

嚴格來說,只要是可支援ChatGPT等聊天機器人服務,能夠分析數據、自行學習並執行部份人類任務的系統,都算是通用AI系統。

《通用AI實踐準則》具體規範什麼?

這份準則主要分為透明度、版權及安全性三大章節。

一、透明度

透明度章節中,要求企業在AI模型上市時,必須記錄模型的屬性、許可、用途,以及訓練過程中的各式資料,例如「用於訓練、測試和驗證的資料資訊」。

也就是說,AI公司必須公佈訓練使用的材料,包括材料的格式(文字、圖片、音訊等)、資料來源(網路爬蟲、公開資料集等),和資料是如何獲取及挑選。

歐盟希望藉由這項規定,提高AI模型訓練資料的透明度,讓主管機關、下游業者都能更清楚該模型的特性、風險與合規程度。

二、版權

而在版權章節,歐盟要求企業必須要有明確的版權政策,清楚表明如何遵守版權法規,並且需要持續更新。

另外,AI公司必須尊重版權所有者「禁止抓取」的要求,並且只運用合法的資料來源進行訓練,例如有付費牆的內容就不能抓取。

為了證明企業遵守這些規則,還必須公開使用的網路爬蟲資訊,以及遵守版權規定的方法,讓版權所有者可以查詢或收到通知。

同時,這些AI公司還得盡量避免AI生成侵權內容,並在使用者條款中明確禁止使用者將AI模型用於侵權行為。

三、安全性

而針對少數大型語言模型的安全性章節,則要求企業必須對AI模型進行全方位的評估及管理,還要視AI技術發展不斷更新安全措施。

歐盟還鼓勵這些AI公司加強合作,與合作夥伴、研究人員、非政府組織一起面對AI技術在安全上的挑戰。

企業需要建立安全框架,說明如何評估及降低模型可能帶來的系統性風險,以及建立一套辨識系統性風險的流程,例如可能對公共健康、社會安全、人權造成的危害,並設計風險情境以模擬可能出現的狀況。

整體而言,安全章節要求企業持續監控、降低AI模型可能帶來的風險,並且要揭露在這方面的努力。

科技巨頭持保留態度,尚不知是否簽署

目前各大科技巨頭對《通用AI實踐準則》仍持保留態度。

《紐約時報》指出,Google和OpenAI聲稱正在審查內容**;**微軟則不願透露。曾經態度強硬、表示不會簽署的Meta也同樣暫時不多做聲明,亞馬遜和Mistral則沒有回應外界詢問。

不過,代表科技巨頭的計算機與通訊業協會則表示,AI準則給模型供應商帶來了不成比例的重擔。

歐盟技術主權執行副總裁亨娜.維克庫寧(Henna Virkkunen)表示,這項準則由AI利益相關人共同制定,「我邀請所有通用AI供應商遵守該準則,確保他們能夠以明確、合作的方式來遵守《人工智慧法案》。」

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資料來源:紐約時報、歐盟、路透社

責任編輯:李先泰

關鍵字: #Google #AI #openai
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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