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AI 法制的 3H： 人工智慧這樣管就對了
作者
：
出版日期
：
2023/11/01
閱讀格式
：
PDF
ISBN
：
9789865333935
本書藉由三大單元──「How to make AI under the law：讓管制成為助力而非阻力」、「How to make AI trustworthy：被信賴、負責任、控風險」、「How to make AI useful：讓資料成為餵養AI的養分」，分由AI監管方向、可信賴之AI及資料活用出發，協助產業了解其進行AI化的創新轉型階段所可能面臨的挑戰，並讓讀者知曉與資料流通、資料治理有關的規範。
- 推薦序／蕭博仁
- 推薦序／蕭宏宜
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第一單元 How to make AI under the law：讓管制成為助力而非阻力
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全球第一部 AI 法：歐盟 AI 法案
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壹、 前言
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貳、AIA 立法背景及規範重點
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參、後續發展與協商重點
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肆、結論
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先政策後法律：英國 AI 國家戰略
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壹、前言
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貳、 英國國家 AI 戰略（National AI Strategy）
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參、支持創新之 AI 監理方法（Pro－Innovation Approach to Regulating AI）
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肆、結論
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生成式 AI：在管制過度與管制麻木間求取平衡
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壹、 前言
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貳、 歐盟透過 AIA 規範生成式 AI
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參、美國尊重自由市場運作，業者成立自律組織
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肆、 日本以現行法和指引進行監管
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伍、廣島 AI 進程
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陸、結論
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第二單元 How to make AI trustworthy：被信賴、負責任、控風險
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落實 AI 倫理：OECD 倡議
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壹、「值得信賴 AI」之負責任管理原則
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貳、「值得信賴 AI」之實踐工具
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參、於 AI 生命週期中落實「值得信賴 AI」
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肆、結論
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釐清 AI 責任：歐盟 AI 責任相關規範草案之影響——以自駕車侵權責任為例
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壹、 歐盟人工智慧相關責任指令草案
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貳、 自駕車 AI 應用之歸責建立
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參、 代結論：歐盟人工智慧責任相關指令可能產生之法制變遷
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掌握 AI 風險：美國 AI 風險管理框架
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壹、 前言
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貳、 人工智慧風險管理框架
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參、 從治理、映射、量測、管理四個面向降低 AI 技術應用潛在風險
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肆、結論
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第三單元 How to make AI useful：讓資料成為餵養 AI 的養分
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讓資料動起來：資料中介服務
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壹、前言
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貳、資料中介的型態與案例
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參、政策與研究建議
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肆、結論
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從資料共享到價值創造：歐盟資料治理法及資料法案
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壹、 前言
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貳、全球首部針對資料中介服務的立法——歐盟資料治理法
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參、 輔助資料中介服務運作的立法——歐盟資料法草案
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肆、法制政策建議
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伍、總結
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建立資料生態系：歐盟健康資料空間規則提案
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壹、前言
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貳、歐洲健康資料空間規則草案簡介
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參、代結論：發展中的健康資料生態管理規範
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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