以色列BATM公司研發出Skype整合性軟體-KishKish,未來將提供消費者以付費的方式使用測謊功能。此軟體係透過分析談話者聲音中的緊張程度,告知軟體使用者「對方是否說謊」。如此一來,使用者便可透過軟體分析出來的指示,而即時修正詢問的問題。據說,美軍已開始運用此套軟體!
雖然KishKish的使用如此便利,但是根據英國專家表示,網路使用者若不當使用KishKish,將可能違反「資料保護法」(Data Protection Act)而負擔民事責任,甚至還可能涉及「調查權規範法」(Regulation of Investigatory Powers Act,RIPA)將被處以兩年以上有期徒刑或科以罰金。
至今,Skype仍尚未公布其價格及發布日期。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國產業安全局(Bureau of Industry and Security)於2025年9月2日發布《放寬對敘利亞的出口管制》(Relaxing Export Controls for Syria)最終細則,此最終細則依《總統行政命令第14312號》(E.O.14312)修訂、放寬《出口管制規則》(Export Administration Regulations,以下簡稱EAR)對敘利亞的出口管制措施。 此次的修訂放寬重點如下: 1. 新增或擴大對敘利亞出口、再出口的許可例外(license exception)範疇 (1) 針對EAR第740部分為新增和擴張,如新增有關於敘利亞和平與繁榮(Peace and Prosperity)的許可例外,擴大EAR第740.9條許可例外之範圍至與消費性通訊裝置(Consumer Communications Devices)相關的貨品及軟體; (2) 為了允許對敘利亞出口、再出口新增的許可例外情況,修訂EAR第746.9條第b項一般限制條款。 2. 對敘利亞出口、再出口採取更寬鬆的許可審查 (1) 於EAR第746.9條第c項第1款特定最終使用情況(如電信通訊、水供應和衛生、電力等)採取推定同意(presumption of approval licensing); (2) 其餘最終使用的出口和再出口許可申請,依EAR第746.9條第c項第2款以逐案審查(case-by-case)的方式為之。 3. 刪除部分條文 例如EAR第746.1條第a項第3款刪除適用《第二號一般命令》(General Order No. 2.)之內容,而交叉參照EAR第746.9條。
複製牛肉即將上桌?-複製動物作為食品之歐盟規範觀察 資通安全法律案例宣導彙編 第1輯 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。