突破演算法黑箱 工研院攜MIH衝車用AI評測

從Google搜尋引擎、Facebook貼文推播、Netflix影片推薦，到自駕車、無人機，以及聊天機器人ChatGPT等創新應用，AI（人工智慧）演算法無所不在。為了掌握機器學習、深度學習等AI系統，管理AI人工智慧帶來的風險，全球逐漸重視「可信任AI」的議題，期能經此突破演算法的黑箱，世界各國更開始將AI規範與標準制定納入法規。

工研院15日宣布與鴻海主導的MIH開放電動車聯盟（MIH Consortium）簽署合作意向書，將以AI評測與國際接軌為主軸，協助聯盟產業制定AI評測標準，如駕駛行為偵測系統、車規資安等，期望完備國內制度並接軌國際，搶攻國際市場。

AI非完全取代人類

數位發展部部長唐鳳曾經妙喻，AI就像是哆啦Ａ夢和大雄的關係，兩者相輔相成。AI其實也可以理解成輔助式的智慧（Assistive Intelligence），而非完全取代人類。就像AI站在輔助的立場，人類才是主體。

想像未來開車時會有虛擬助理回應，或一同討論決定邁向目的地。當AI無所不在時，自駕車除了要確保車廠要合規，舉凡整車或系統、次系統也必須有測試驗證，以避免落入資料和機器學習型演算法的「黑箱」之中。

工研院資訊與通訊研究所所長丁邦安表示，工研院過去在數位發展部數位產業署、經濟部技術處的AI計畫支持下，結合產學界的夥伴，已累積了大量的資料與模型以及深厚的技術能量。而針對可信任AI，工研院擘畫「2030技術策略與藍圖」的智慧化致能技術當中的人工智慧技術領域，也已納入可解釋AI、AI模型保護、兼顧隱私及資料保護等相關技術規劃。

去年工研院更舉辦「2022可信任AI國際研討會」，掌握國際動態。這次攜手MIH簽署MOU，則希望在產業面，提升我國智慧化產品國際競爭力，並藉由全球相互認可，NML國家度量衡實驗室與美國NIST、法國LNE、英國NPL建置與合作評測實驗室的規劃，促使臺灣AI技術與應用接軌國際。

雙方從四大面向進行合作

MIH開放電動車聯盟執行長鄭顯聰表示，AI技術已被普遍使用於車輛軟體及晶片中，例如，自動駕駛的車輛辨識、行人辨識、紅綠燈辨識；駕駛者行為偵測系統（DMS）也使用AI技術來偵測駕駛者的疲勞程度及酒駕的可能性。

他說，MIH與工研院合作，邀請工研院加入成為測試與認證工作小組中的共同主席，專責共同建立AI評測標準，作為未來AI技術應用於車輛上準確度、安全度及強健度（Robustness）等的指標，提供AI技術信任度，以提升車輛軟硬體的可靠性，並促進整車安全。

雙方的合作包括四大面向：工研院持續觀測國際AI最新資訊法規，分享第一手國際資訊。產官學研共同探討推動臺灣與國際接軌的AI產業規範與標準。同時，視聯盟產業需求討論輔導提供相關專業技術力。整合並協助聯盟會員爭取資源，並提供產業訂定標準、規範、成立實驗室等所需的技術資訊，達到共同強化我國AI智慧駕駛發展的目標。