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法國發表國家人工智慧策略
作者:駐法國代表處科技組 現職:駐法國代表處科技組
文章來源:法國國民暨高等教育研究部
發佈時間:2017.06.05
在法國總統、經濟部部長Michel Sapin、高等教育暨研究國務卿Thierry Mandon、工業暨數位與創新國務卿Christophe Sirugue的見證下,法國於2017年3月21日在科學工業城(Cité des Sciences et de l'Industrie)發表「法國國家人工智慧策略」(stratégie France IA)。

自2017年1月20日至3月14日,共有17個工作小組在政府的動員下,為法國發展人工智慧的公共政策行動提出約50項建言,全國人工智慧研討會也依以下主題提出諸多想法:
• 研究方面:重申法國研究的卓越性,同時維持其多樣性、發展跨學科性、提升各項技能的價值;
• 培訓方面:改善與人工智慧有關的環境及社會適應問題,期能理解相關議題、創造使命、刺激創新、推廣轉型職業教育;
• 將研究有效轉移至工業和經濟應用;
• 發展以創新生態環境為基準的工業策略,讓每一產業都能將人工智慧「垂直化」;
• 關注有關人工智慧的公共辯論,發展利於理解相關議題的工具。

繼工作小組後,緊接著是在未來幾週內開始執行以下行動:
• 匯集學術界、科學界、經濟界和民間社會共組「法國人工智慧策略委員會」(comité stratégique #FranceIA),以執行工作小組提出的建議;
• 由法國統籌申請有關人工智慧議題的「未來新興技術旗艦計畫」(FET flagship),以取得歐盟10億歐元的共同補助;
• 在第三期法國投資未來行動方案(P.I.A.3)優先計畫行動架構下,動員各研究機構執行新計畫,期能確認、吸引與保留人工智慧領域的研究人才;
• 補助設立互助型研究基礎設施;
• 成立公私立合作研究聯盟,以確認或創立人工智慧跨學科研究中心;
• 在2017年之前,有系統地將人工智慧納入支持創新公共措施的優先方向;
• 動員法國投資未來行動方案、法國公共投資銀行(Bpifrance)等公私立資源,期能達到五年投資10間法國創投公司(每間2500萬歐元以上)的目標;
• 2017年年底之前,動員汽車、客戶關係、資金、衛生、鐵路運輸等行業為自身領域的人工智慧產業策略下定義;
• 2017年年底之前,為3至6個產業進行數據分享平台計畫徵求;
• 2017年10月為法國國家資訊暨自由委員會(CNIL)舉辦的「演算法」倫理辯論下結論;
• 夏季時,為人工智慧對就業影響的問題進行法國國家策略的商討。

綜合報告中提出的所有建議將交由法國人工智慧策略委員會進行研究,並於未來數個月內提出補充決策。

法國人工智慧綜合報告

一、 法國國家人工智慧策略
越來越多的文章、出版品、影像都在討論人工智慧近來在研究領域造成的革命。事實上,「人工智慧」這個概念始於1950年代,一大部份今日使用的演算法則源自1980年代,因此,近期真正的革命是將這些演算法、數據、演算能力結合起來,開啟了一個沒有設限的前景。計算能力越來越強大、設備越來越便宜、處理大量數據的科技越來越成熟、儲存能力不斷增強、新的演算法(例如深度學習)持續研發,因此最近五年來,人工智慧取得前所未有的進展。
有鑑於此,許多國際創投公司和研究投資也日益增加。根據CBInsights的調查,2016年全球有超過1600間人工智慧專業創投公司。法國人工智慧創舉(#France IA)則指出,自2000年以來,法國已經創建了270間相關領域的創投公司。CBInsights統計,自2012年起,對人工智慧專業創投公司的投資已經從4億1500萬美元攀升至50億美元。大型企業持續收購新興公司以獲取創新技術,並掌控科技進展、最新利用和經濟模式。市場調查機構Tractica估計,在2025年之前,人工智慧的企業應用市場可達360億美元以上(2016年為6億4300萬美元),每年約有50%以上的增長。根據美國美林證券(Merrill Lynch)的研究,若再加上數據分析市場,2021年則可達700億美元。
除了經濟成長潛力,人工智慧也是各種創新的起源。除了技術創新,還有使用、服務、生產、經濟模式、市場模式、商業模式、組織模式及社會方面的創新,汽車業是最具代表性的例子,除了貨物和個人運輸,公共運輸也可能在幾年內完全轉型,弱勢人口亦能受益於這項技術發展。
連網物件、個人化服務、數據分析工具等等越來越多,顯示人工智慧發展確實能為每一領域帶來進步,但也引發許多重大反思,例如在自動駕駛模式下發生車禍時的責任歸屬問題、人工智慧對就業的衝擊。有鑑於人工智慧對技術、經濟和社會的正面與負面影響,人文社會科學對此一現象的研究就顯得十分重要。
近來已有不少國家針對人工智慧進行公共辯論並發起大型的國家創舉,例如南韓已經公佈了一個五年8億歐元的人工智慧方案,由公私立夥伴共同成立一個專門的國家級研究中心。中國於2016年5月宣佈一項三年計畫,包括設立創新平台、在不同領域(家電、汽車、機器人)進行重大計畫、研擬補助預算、發展國際合作,並在「互聯網+」發展戰略(plan Internet+)架構下,授與中國科學院(CAS)一筆1億4000萬歐元的人工智慧專用基金;私人機構方面,搜尋引擎公司「百度」(Baidu)為多所深度學習研究中心投入了數十億歐元的資金。2016年10月,美國政府公佈了國家人工智慧研發策略藍圖及一份診斷報告,說明人工智慧在多個行動領域的應用潛力與前景,同年12月則公佈第三份有關人工智慧對經濟和自動化的影響報告。日本也於2016年分別投入5700萬歐元和1億500萬歐元,成立了兩所人工智慧基礎暨應用研究中心,顯示出日本政府對此一領域的重視。加拿大匯集三所大學,成立了NextIA園區。2016年2月,歐洲議會通過一份報告,鼓勵盡快擬定有關機器人的歐洲法規架構。
法國近來也大幅動員,投入人工智慧的研究與討論,例如法蘭西自然科學院(Académie des Sciences)的研討會;多份競爭力園區的報告;法國國家資訊暨自動化研究院(Inria)提出「人工智慧挑戰白皮書」;法國國立礦業暨電信聯合學院(IMT)的一份報告論及不同形式的人工智慧;巴黎人工智慧交流會(Paris AI)的成員越來越多;網際網路創業者投資基金(Fonds ISAI)發起「法國即人工智慧」創舉(France is AI),提出一份人工智慧創投公司互動圖;高等數位暨設備站委員會(CSNP)於2017年2月14日在國會舉辦會談;國會科技決策組(OPECST)也即將公佈一份有關人工智慧的報告書;法國國家科學研究中心(CNRS)成立了「人工智慧研究小組」,由Sébastien Konieczny教授主持;即將於6月舉行的「2017年塞納河明日數位展」(Futur en Seine 2017)、VivaTech展也都以人工智慧為主題。雖然這些創舉都有助於彰顯法國在人工智慧領域的卓越研究,及其轉移至工業應用的潛力,不過這個領域的主導者目前仍是美國和亞洲的大型企業。
為支持法國人工智慧研發的動力,工業暨數位與創新國務卿協偕同高等教育暨研究國務卿於2017年1月20日發起「法國人工智慧創舉」,動員相關領域的活動者共同研擬一套國家策略,其三大基準如下:
- 與奠基於當前大量創新的事實;
- 對社會和經濟的預期影響;
- 透過培訓和研究為未來做準備。
這三項基準又可細分為十大關鍵議題,分別由10個工作小組(再加上7個小團隊)進行研討,參與者來自相關單位、學術界、經濟界和民間社會。首先由每一小組針對法國現狀進行診斷,並就其負責的主題加以分析,接著提出協助法國成為人工智慧領域佼佼者的建議。這些研究成果與建議將成為國家人工智慧策略的研擬基礎。


二、 法國人工智慧研究現狀清查
「人工智慧」泛指效法人類認知或生物大腦、可用來協助或代替個體處理大量資訊的概念。雖然中國與美國是當今該領域的領導者,但法國在研究、培訓、科技轉移和設立創新公司方面也有許多優勢。
人工智慧的研究在法國十分興盛,不但主題多樣,而且與資訊、數學、認知科學、社會科學等等重要領域有密切的互動。我們可以將研究主題歸納成以下幾個重大領域:自動學習、知識描述、推理模型、不定性管理、滿足條件限制、規劃、啟發式研究、自動代理、多代理系統、語義網、語言自動處理、機器人學、視覺、形式辨認、認知模型、神經信號系統等等。
雖然法國在相關領域擁有國際水準的研究人員,但仍有不足之處,例如大型業界集團並沒有真正的上游研究、主要資金來源為公共基金。由於研究主題豐富,因而有許多具高度獨立性的研究團隊,此一現象普遍存於人工智慧研究十分活躍的國家。然而,這些主題的互動和技術融合都是重大的進步潛力。
科技轉移也是一個重要的策略性主題。實驗室裡的卓越上游研究必須能有效轉移至業界,以盡快進行技術工業化。法國人工智慧創舉強調近幾年來執行的重要轉移行動,也指出仍有許多重要的技術面有待開發。不同領域的科技轉移品質也有落差,可能的原因如下:
- 試驗性科技轉移研究團隊的存在與否;
- 確實數據不足以建立真實規模的實驗,因此無法測試原型實際使用時的有效性;
- 缺少人員在類似業界期待的條件下,安裝與測試研究成果;
- 有時問題在於法律限制,例如個資保護、演算法的透明性、研究成果的可釋性。
一般而言,無論是使用或生產人工智慧的企業,都與數據、處理人工智慧的數位基礎設施、這些工具的耐久性等有直接關係。
事實上,機器的學習演算法越來越複雜,特別是所謂的「深度學習」,由於要學習的數據太多,因此必須擁有具備強大計算能力的基礎設施。「雲端計算」成了最常使用的解決方式,其重大挑戰有以下兩點;
- 必須提高機器學習所需的計算能力;
- 法國或歐洲必須掌握雲端的可用性,才能確保雲端數據的安全性。
要取得可靠的預測模型,就必須以演算法來執行預先處理過的數據,但是這類數據不多,而且「深度學習」之類的高效能學習方式需要非常大量的數據。然而,數據的取得可能因以下理由而有困難:
- 某些類型的數據受到保護,例如個人資料;
- 各機構對技術數據的保密性;
- 缺少法文數據,尤其是機器各學習階段所需的數據。
另一個與原始數據預先處理有關的問題,就是「註解」,這是一項非常昂貴且複雜的工作,因為這通常需要以十分專業的人工來處理大量的數據。
在工業網方面,法國的創投公司十分活躍,但異質性很高,部份領域(安全性、連網住宅、融資、保險等等)的相關應用不足,然而這些領域對經濟或國家主權而言,卻是非常重要的關鍵議題,因此我們必須支持這些領域的創投公司。
我們對人工智慧科技解決方案的需求日益增加,因而更需要培養相關科學領域的研究人員與專業人士,同時也需提供新職業和職業轉型的培訓,例如被稱為「人工智慧整合者」(intégrateur d’IA)的資訊研發人員。
整體而言,法國在人工智慧領域對碩士生的培訓尚能回應業界的專業需求,但是有更多的青年工程師和研究員前往國外(尤其是美國)尋求發展,因此法國必須不斷強化其吸引力和研究生態。法國整體的人工智慧培訓必須注意以下幾點:
- 現有的培訓在主題和地域方面仍十分零散,主要集中在大巴黎地區;
- 人工智慧與人文社會科學的交叉培訓仍在萌芽階段;
- 推廣教育方面,儘管與人工智慧相關的培訓有所成效,例如國立巴黎高等電信學院(Télécom ParisTech)的巨量數據專業碩士學位,但是以人工智慧為專業的並不多;
- 要將教學內容予以標準化是很複雜的,因為科技創新和推廣教育系統的沿革步調不同;
- 部份培訓方式的發展不足,例如資料庫和計算方式的取得、線上說明;
- 對教學研究員的創新教學內容(尤其是人工智慧方面)投入不多;
- 對人工智慧培訓者的培養正要起步。
除此之外,培訓需求也與經濟活動者在人工智慧領域的成熟度和多樣性有關,因此,帶動法國人工智慧領域的創投公司特別需要相關科技科學領域的培訓。至於大型企業和較大型企業(ETI)在這方面的成熟度非常分散,因此對相關技能的需求也極為不同。


三、 法國必須即刻掌握未來的重要關鍵
法國人工智慧創舉研究結果證實,法國擁有大量的實驗室和企業(特別是創投公司),具備預測和發展科學、社會與經濟層面之人工智慧進展潛能需要的所有條件。

1. 法國必須表明成為歐洲人工智慧領導者的企圖,並以優秀的企業競爭力來吸引外國人才、留住法國的菁英
此一目標必須作為法國當局和經濟活動者的行動指導方針,讓法國在人工智慧領域成為最頂尖的國家,並提供最好的發展條件。

2. 法國必須盡快研擬支持人工智慧上游研究和工業轉移的政策
今日的人工智慧科技還在萌芽階段,我們必須持續以上游研究來充實這些科技,以確保並維持法國的領導地位。因此,確認人工智慧的關鍵科技、支持法國實驗室和企業掌控這些科技,就成為未來10年內的重大議題之一。
上游研究機構必須促進各種人工智慧研究主題的交流,因為這是此一領域最具創新潛力的部份。法國策略也必須致力消除上游研究和工業應用之間的界線,以確保科技的轉移和最廣泛的應用。要達到此一目標,必須具備以下兩個條件:從構思設計與概念驗證到工業化的各項技能,都必須一致且可使用;加速科技成熟階段以利市場銷售的各種結構,都必須設立並便於使用。

3. 法國必須成為歐洲接納人工智慧創投公司的首選
法國必須利用「法國科技」創舉(French Tech)創造的動力和各種支持企業設立與發展的措施,來吸引國內外的人工智慧公司,為法國創造經濟契機,讓法國成為全球最具競爭力的國家。
針對法國走在全球尖端的領域,例如奢侈品、保險、大型批發等等,我們必須刺激企業的創新發展,將支持科技轉移及創新的措施導向這些領域。

4. 法國必須成為孕育人工智慧領域的指標性領導者,以建構國內的生態系統並在國際上代表所有的法國參與者
人工智慧整合者的角色十分重要,他們是供給(通常由創投公司和中小企業扮演)與需求(大型企業與集團)的連結者,亦即價值鏈上的接合元素,因而成為人工智慧的指標性領導者。設置有利取得現有解決方案及其測的措施,有助於試發展價值鏈上每一種類的活動者;設置研發技術磚和提供數據的平台也是可以考量的方法之一。
在法國,負責提供科技的創投公司和中小企業很少有辦法打入市場,難以推廣其技術磚,但是在這些公司裡設置互助型多主題平台,讓第三者可以測試其技術磚,則能帶來具體的解決方案。
大型企業方面,重要的是匯集能立刻回應其特定需求的系統,以縮短發展週期。對人工智慧系統而言,這意味著數據(通常是巨量數據)的使用必須專業化。前述的互助型平台讓整合者可以測試系統、確認合適的解決方案。

5. 法國必須具備有利人工智慧科技發展的環境
法國多年前就已經明白,研擬保護新技術消費者和使用者的法規、設置促進大型實驗和先導型計畫的必要機制,都是很重要的。人工智慧的發展也無法跳脫此一邏輯。讓研究界共享資訊、定義指標和典範機制等,都有利於發展相關環境。研擬共同的評估與學習方式也是優先項目之一。

6. 法國必須在歐洲架構下,重申主權並確認對民眾最有益的人工智慧使用方式
數據(特別是個人資料)的保護是一項關鍵。雖然資訊與數據共享是發展人工智慧用途的關鍵因素,但也為隱私保護和人性尊嚴帶來很大的風險。因此,這些數據的處理必須受到各國及歐洲現行法規的規範。「打造數位共和國」法案提出的信息自決原則也能為每一個資料提供者帶來額外的控制權。
就技術層面而言,我們必須進一步推廣「始於隱私的設計」(privacy by design)和「始於安全的設計」(security by design),並強化對人工智慧系統的認知、改善智能系統處理過程的透明性。
面對人工智慧的興起,法國也必須考量主權問題:我們有能力保護重要目標嗎?我們能單獨掌控人工智慧的關鍵科技及整個價值鏈上的相關服務嗎?或是必須與整個歐洲合作?畢竟,就像多數的數位科技一樣,人工智慧不但是一個新契機,也是一個新的潛在威脅,例如在經濟上越來越依賴巨量數據的持有者。

7. 法國必須持續強化人工智慧透明化、相關資訊宣導等政策
「法國科技」創舉讓法國成為「新創企業之國」(Start-up Nation),讓「創新」成為經濟發展政策的核心,對人工智慧的發展也很有利。不過,若想充分利用人工智慧的創新,首先必須提高大眾對人工智慧議題的敏銳度、提供足夠的資訊,其中不可或缺的條件就是明確的公開辯論。

8. 法國必須預測與人工智慧有關的經濟演變
人工智慧對經濟影響的辯論一直都很活絡,但是相關研究卻只有片段,研究成果通常也是分歧的。最主要的議題包括人工智慧對價值鏈、職業和就業的影響,以及活動者和地方之間的價值分配問題。

9. 法國必須預測與人工智慧有關的社會演變
由於仍有眾多相關應用尚未研發出來,因此今日我們依舊難以評估人工智慧對社會層面的影響,但是科技在國內的推廣可能不平等、就業市場的變動可能兩極化(只對大都會區有利)、甚至改變智慧財產權的概念。不過,人工智慧的開發也有可能對各種活動帶來正面影響。

10. 法國必須即刻培訓未來的人才
國家在各種人工智慧培訓方面的吸引力是一項關鍵議題。儘管法國在這方面的成就令人印象深刻,但仍有改善的空間,例如強化跨學科平台、促進公私立單位在教學與創新方面的合作。
人工智慧的發展當然會帶動許多新的需求,例如數據科學家(Data Scientist)、知識工程師(knowledge engineers)、人工智慧個人化設計師、數據直觀佈局專業設計師、服務平台管理者等等。人工智慧的公共發展政策必須支持相關領域的終身教育,因此教育科學的研究也能對人機技能共享與互補等問題帶來新的分析角度。


其他數據

1. 2016年,法國有189所工程學院和45所大學設有與人工智慧相關的學程,並有18個人工智慧專業碩士學位,碩士生共1087名(碩一415名、碩二672名);
2. 全球有70個國家共1500間人工智慧創投公司,2012至2017年共投資了130億美元:
- 自動學習的應用:460間創投公司
- 自然語言處理:150間創投公司
- 智慧型機器人:140間創投公司
- 自動學習平台:130間創投公司
- 圖像辨識的應用:120間創投公司
- 視覺助手:110間創投公司
- 動作掌控:80間創投公司
- 言語辨識:100間創投公司
- 影像內容辨識:50間創投公司
- 情境計算:60間創投公司
- 語音翻譯:45間創投公司
3. 2016年,歐洲有22個國家擁有人工智慧創投公司,共投資了1億歐元,計有306筆交易量;
4. 法國有80間與人工智慧有關的中小企業和較大型企業,其中40間創造人工智慧,其餘40間使用研發的人工智慧;
5. 法國有超過270間專業的人工智慧創投公司,其中166間位於大巴黎地區、22間位於普羅旺斯-阿爾卑斯-蔚藍海岸地區(PACA):
6. 法國發展人工智慧的產業如下:
- 航太業(自動化與網路安全);
- 銀行業與保險業(人工智慧助手);
- 能源與環境(預測客戶);
- 大型批發、奢侈品與觀光(預測客戶);
- 衛生與健康;
- 運輸(自動化);
- 通訊與電子業(人工智慧助手)。

資料來源:法國國民暨高等教育研究部新聞稿,2017年3月21日
網址:http://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid114670/presentation-de-la-strategie-france-i.a.-pour-le-developpement-des-technologies-d-intelligence-artificielle.html


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