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國安局網站kpi以新聞稿數目計算合理嗎？？
我注意到國安局網站的KPI訂定，竟然是網站更新次數(其中包括新聞稿上傳次數)，我讀了 2021 年的國安局預算書，該工作項目之關鍵績效指標的衡量標準僅以「本局公開資訊網站內容更新件數」為之，更新的內容包括：公開預（決）算報告、法規修正及對外說明新聞稿。以2019年為例，目標數30、實現數32，因此達標。而國安局主要針對一些案件，持續做新聞稿澄清，比較聚焦國安安全為主，針對社會安全的較少。
我們再來看，國家安全局 2021 年施政目標第二點「運用科技創新思維，提升秘書作業效率」第四項「賡續推動公關工作」，其內容為：
1. 持續精進本局公開訊息及時更新頻率
2. 依政府資訊公開法，就業管國家安全工作部分，適時主動對外公告重要通知
3. 發佈澄清有危害社會安定及國家安全不實消息之新聞稿，俾利各界迅速獲取重大議題正確資訊。
我也留意到，明年竟然還調降目標數，我很疑惑這個目標數的設定是怎麼訂定的？
以上問題主要可分兩個層面，比方說網站也很多可以改善的空間，可再精進，像是局長的話用圖片而非文字檔，導致讀取的速度非常慢。
而KPI的設定也不應該是新聞稿的發表數量，倘若發50篇無關的新聞稿，難道也算達標嗎？我認為這個KPI設定，和國安局原本預期的公關工作，感覺關連不大，應該重新調整公關工作的目標取向。我們要如何界定發布的新聞稿是否有效達到預期目標？這樣的計算核定很困難，但還是要朝這方向去思考改善。我們應將工作計畫年度績效指標予以檢討，設立實質反映工作的績效指標，並加強國家安全局對外說明的頻率。

網站更新內容未見今年重大事件說明
另外，我注意到網站最後更新的內容提到政治檔案移轉，但這之後還有很多事件，都沒有被更新上去。比如這期間，發生多次現役軍官及我國退除役官兵向中國洩密，或於國內發表恐危害國家安全之言論，以及本年度中國對我國假訊息散佈有增無減，皆未見國安局對國人澄清或說明。實與工作目標「精進本局公開訊息及時更新頻率...適時主動對外公告重要通知，或發佈澄清有違國家安全部時消息之新聞稿」有所衝突。
我建議針對反滲透法的案例應該有更多說明，成功案例也應該宣導，可包含舉例、實際案例、未來可能要防範的方向等等，網站的架構與方向，需要重新思考究竟希望傳達給民眾怎樣的訊息！很高興局長在會中表示願意檢討改進，我們也會持續監督！

2020-11-09，國安局 邱國正局長。
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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。

其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。

也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。

雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。

像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。

Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。

人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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