買這商品的人也買了...
-
一書貫通 -- 從資料科學橫入人工智慧領域$650$553 -
數據分析的力量 Google、Uber 都在用的因果關係思考法$300$255 -
A-Life｜使用 Python 實作人工生命模型$520$411 -
因果革命：人工智慧的大未來 (硬殼精裝)(The Book of Why: The New Science of Cause and Effect)$680$578 -
這就是服務設計！｜服務設計工作者的實踐指南 (This Is Service Design Doing: Applying Service Design Thinking in the Real World)$880$695 -
失控的數據：數字管理的誤用與濫用，如何影響我們的生活與工作，甚至引發災難$380$342 -
深度學習｜生命科學應用 (Deep Learning for the Life Sciences)$580$458 -
持續交付 2.0：實務導向的 DevOps$680$530 -
動手做深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning Hands-On)$690$538 -
$2,376Data Governance: The Definitive Guide: People, Processes, and Tools to Operationalize Data Trustworthiness (Paperback) -
$2,080Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale (Paperback) -
$755AI 安全：技術與實戰 -
$403中臺產品經理：數字化轉型復雜產品架構案例實戰 -
$510機密計算：AI 數據安全和隱私保護 -
數據網格｜大規模提供資料驅動價值 (Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale)$680$537 -
Node.js 量化投資全攻略：從資料收集到自動化交易系統建構實戰（iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】$760$593 -
資料治理技術手冊 (Data Governance: The Definitive Guide)$580$458 -
$474數據治理：工業企業數字化轉型之道（第2版） -
跟 NVIDIA 學深度學習！從基本神經網路到 ......、GPT、BERT...，紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎$880$748 -
當數位轉型碰上生成式AI：臺灣150家企業轉型的策略性思維和變革實務$480$408 -
全端網站開發筆記：活用 MERN 技術，打造制霸全球的動態網站，開創六位數被動收入！（iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】$790$616 -
電力行業網絡安全——管理關鍵基礎設施$528$502 -
機器學習的高風險應用｜負責任的人工智慧方法 (Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI)$780$616 -
麥肯錫教企業這樣用 AI 數位轉型$500$425 -
LLM 資安教戰手冊｜打造安全的 AI 應用程式 (The Developer's Playbook for Large Language Model Security)$580$458
商品描述
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。
聯合推薦
AI 進入2.0 的生成式AI時代，已經成為驅動產業數位轉型的核心，本書用心整理國際最新AI法制動態，可以作為我國產業落地時的重要參考依據。─吳漢章．AI大聯盟會長、華碩雲端暨台智雲總經理
AI應用之前提，在於建立可信任、負責任之AI環境，同時掌握超越AI的思考架構。本書正是在介紹國際間重要法制，為打造可信賴AI生態系奠定厚實基礎。─詹婷怡．前國家通訊傳播委員會主任委員、人工智慧科技基金會常務董事
資策會科法所長期致力於臺灣新科技管制研究。這次，本書則為台灣AI治理途徑的探索，提供了清晰的參考文本。─侯宜秀．台灣人工智慧學校基金會秘書長
AI是否需要管制，如何管制，近來在國際間引起激烈論辯。資策會科法所作為我國法制智庫，透過本書提供了深入淺出的觀察與分析。─李宏毅．國立臺灣大學電機工程學系教授
目錄大綱
推薦序／蕭博仁
推薦序／蕭宏宜
第一單元 How to make AI under the law：讓管制成為助力而非阻力
．全球第一部AI法：歐盟AI法案
壹、前 言／3
貳、AIA立法背景及規範重點／4
參、後續發展與協商重點／14
肆、結 論／17
．先政策後法律：英國AI國家戰略
壹、前 言／19
貳、／英國國家AI戰略（National AI Strategy）／20
參、支持創新之AI監理方法（Pro-Innovation Approach to Regulating AI）／22
肆、結 論／30
．生成式AI：在管制過度與管制麻木間求取平衡
壹、前 言／33
貳、歐盟透過AIA規範生成式AI／35
參、美國尊重自由市場運作，業者成立自律組織／38
肆、日本以現行法和指引進行監管／40
伍、廣島AI進程／42
陸、結 論／44
第二單元 How to make AI trustworthy：被信賴、負責任、控風險
．落實AI倫理：OECD倡議
壹、「值得信賴AI」之負責任管理原則／51
貳、「值得信賴AI」之實踐工具／53
參、於AI生命週期中落實「值得信賴AI」／58
肆、結 論／65
．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
壹、歐盟人工智慧相關責任指令草案／70
貳、自駕車AI應用之歸責建立／86
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／95
．掌握AI風險：美國AI風險管理框架
壹、前 言／99
貳、人工智慧風險管理框架／100
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／106
肆、結 論／113
第三單元 How to make AI useful：讓資料成為餵養AI的養分
．讓資料動起來：資料中介服務
壹、前 言／117
貳、資料中介的型態與案例／120
參、政策與研究建議／140
肆、結 論／145
．從資料共享到價值創造：歐盟資料治理法及資料法案
壹、前 言／147
貳、全球首部針對資料中介服務的立法──歐盟資料治理法／150
參、輔助資料中介服務運作的立法──歐盟資料法草案／167
肆、法制政策建議／181
伍、總 結／186
．建立資料生態系：歐盟健康資料空間規則提案
壹、前 言／189
貳、歐洲健康資料空間規則草案簡介／193
參、代結論：發展中的健康資料生態管理規範／202
