FCC核准拍賣700MHz頻譜波段,作為各式無線服務的使用

  有鑑於目前美國的廣播電視系統所使用的698-806 MHz 頻譜波段(一般稱作700MHz頻段),預計在由類比式的電視系統轉換至數位電視系統後,該頻段可完全地為各類無線服務所使用,包括公共安全以及商業服務,聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)在2007年4月25日對此採納了「報告與命令」(Report and Order)以及「規則制訂建議的進一步通告」(Further Notice of Proposed Rulemaking )等文件作為相關規範。

 

  關於700 MHz頻段的使用,目前FCC正朝下列三個面向來規劃:

 (1) 在商用服務方面,FCC以不同經濟規模的區域(如都會區、較大的經濟區塊等)來決定執照的發放,同時也制訂了如功率限制及其他的技術性規範。

 (2)在保護頻道(Guard Bands)方面,FCC將改變目前在次級市場方面的租賃管理制度,使取得執照的業者在保護頻道的使用上更有彈性與效率;

 (3) 在公共安全頻段方面,FCC認為藉著更多頻段的釋放,使全國不同的網路(包括寬頻與窄頻)皆能全面達成互連,使危難發生時更得以發揮保障公共安全之功能。

 

  上述相關的規則與建議將使FCC得以拍賣700 MHz頻段中不同用途的執照,並期待在全國性無線寬頻服務的互連方面,營造出更為創新以及符合公共安全的服務環境。

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美國發布先進AI創新與安全總統行政命令,強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構

美國發布先進AI創新與安全總統行政命令,強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月10日 川普政府上任後,美國AI政策整體基調偏向「創新優先」,避免過度監管影響產業發展,以維持AI產業競爭優勢為目標。然而,隨著尖端(frontier)AI模型逐漸具備更先進之網路攻防及自動化代理能力,政策關注範圍亦由產業發展與技術競爭,進一步延伸至國家安全、政府資訊系統防護及關鍵基礎設施韌性。白宮指出,先進AI(advanced AI)能力雖可強化國家實力,亦帶來新的國家安全考量(national security considerations),須由行政部門各機關及其所屬單位協調因應[1]。 壹、事件摘要 因應新一代AI模型能力快速提升所引發之國家安全與資安議題,白宮於2026年6月2日發布第14409號總統行政命令「促進先進人工智慧創新與安全」(Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security)(下簡稱總統行政命令),宣示聯邦政府將透過與私部門合作,促進AI創新與安全,藉由現代化政府及私部門資訊系統、防禦外部網路威脅、保護美國創新成果與智慧財產,以及培養先進AI賦能能力[2],維持美國在AI創新領域之領先地位[3]。 總統行政命令聚焦三項重點,一為強化政府資訊系統防禦,導入AI資安工具,建立弱點偵測、修補協調、資金盤點及人才配置機制,並促進聯邦機關、州與地方主管機關及關鍵基礎設施營運者取得資安工具、服務,並於適當情形下近用(access)「適用範圍內之尖端模型」(covered frontier models,下簡稱為「特定尖端模型」)。第二,建立尖端AI模型之自願性安全部署架構,透過機密基準測試(classified benchmarking process)、政府有限期間之提前近用及可信任夥伴機制,促進安全創新並排除強制事前審查。第三,將AI相關資安犯罪列為優先執法事項,打擊利用AI非法存取或損害電腦,以及於非法存取過程中利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 貳、重點說明 一、升級政府相關資訊系統防禦,並擴大AI資安能力之應用 總統行政命令第二條規定聚焦於以先進AI能力強化美國資訊系統之網路防禦。其規範重點包括優先強化政府相關資訊系統之防禦,並透過導入AI賦能防禦工具、完善弱點管理與修補協調等措施及資源分配,提升整體資安防護能力。具體措施包含: (一)優先強化政府資訊系統防禦,並擴大AI資安資源之取得 總統行政命令要求相關機關於命令發布日起30日內,優先強化政府核心資訊系統之網路防禦,包括「國家安全系統」(National Security Systems)[4]及戰爭部資訊系統。就民用聯邦政府資訊系統部分,則要求國土安全部透過資安暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA),經跨機關諮商後發布「具拘束力之作業指令」(Binding Operational Directives, BOD)及其他適當指引,以加速並優先強化該等系統之網路防禦。 BOD及指引亦用於建立或擴充聯邦方案及資安服務,以強化AI賦能防禦工具,並促進聯邦機關、州與地方主管機關,以及鄉村醫院、社區銀行、地方公用事業等關鍵基礎設施營運者取得相關資安工具與服務,包括於適當情形下近用「特定尖端模型」。 (二)建立AI弱點偵測與修補協調機制,並配置資金及人才支持 1.成立AI國家級漏洞資訊中心(AI cybersecurity clearinghouse) 總統行政命令要求財政部長於命令發布日起30日內,經跨機關諮商後,成立「AI國家級漏洞資訊中心」。該中心由政府與AI產業及關鍵基礎設施營運者進行自願性合作(voluntary collaboration)推動,負責協調並避免軟體弱點掃描作業相互衝突、發現並驗證相關弱點,並協調及排定補救措施與弱點修補程式發布之優先順序。 後續白宮於2026年7月14日宣布啟動「金鷹計畫」(GOLD EAGLE),依總統行政命令建立AI國家級漏洞資訊中心,由相關聯邦機關與產業合作,目前已開始彙整各產業及部門所發現之資安弱點,依其重要性排定優先處理順序,並協調軟體弱點掃描與後續驗證作業,以確保美國軟體與網路(networks)之安全[5]。 2.盤點補助資金並擴大資安人才任用 總統行政命令另要求白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget, OMB)與國家網路總監及CISA局長協調,盤點既有聯邦補助方案中是否有可用且相關之資金,可提供予開發先進AI弱點偵測之申請者。另為補足相關專業人力,總統行政命令亦要求「人事管理局」(Office of Personnel Management)局長於命令發布日起60日內,擴大由白宮支持之聯邦科技人才計畫「美國科技部隊」(United States Tech Force)[6]資訊資安專家之招聘與任用途徑。 二、建立尖端模型自願性安全部署架構 白宮將針對尖端模型建立自願性安全部署架構。總統行政命令要求財政部長、戰爭部長及國土安全部長於命令發布日起60日內,分別透過相關專責機關並經跨機關諮商,建立並維護「機密基準測試程序」,以評估AI模型之先進網路能力,並判斷特定AI模型是否達到認定「特定尖端模型」之門檻。 對於符合標準之模型,透過自願性架構,開發者得於向其他可信任夥伴發布模型前,提供聯邦政府最長30日之模型近用權限。此類近用須受適當保密、資安、內部人員風險、智慧財產權保護、使用及不揭露要求之拘束。總統行政命令並進一步規劃,AI開發者得與聯邦政府合作選定可信任夥伴,使該等合作夥伴取得尖端模型提前近用權,以促進安全創新並強化關鍵基礎設施資安。 然而,該總統行政命令亦明確排除強制性事前管制之解釋可能,規定相關條文不得被解釋為授權政府針對新AI模型之開發、公開、發布或散布,建立強制性核照、事前審查或許可要求,即使屬於尖端模型亦同。 依據媒體報導,白宮已於期限內完成總統行政命令所要求之自願性架構[7],並於2026年8月與部分AI業者說明架構內容[8]。據目前報導,該架構排除開放模型,並將具當前最高水準能力(state-of-the-art capabilities)且涉及國安風險之封閉模型(closed-source models)納入發布前檢視。聯邦政府得於模型發布前進行最長30日之檢視,期間模型須儲存於高度安全環境,限制人員存取及詳細留存存取紀錄,相關檢視亦由多個行政部門官員共同參與[9]。惟白宮未對外公開完整架構,機密基準測試程序及「特定尖端模型」之判定門檻則均屬機密資訊[10]。 三、將AI相關資安犯罪列為優先執法事項 除前述AI資安能力導入與尖端模型安全部署安排外,總統行政命令亦從刑事執法面因應AI濫用風險。其要求司法部長優先執行《美國法典》(United States Code)第18編第1028條、第1030條、第1343條及其他適用之聯邦刑事法律[11],以處理利用AI非法且未經授權存取、損害電腦系統之行為,或於從事該等非法存取時利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 具體而言,前述優先執法範圍包括侵入公共或私人資訊技術系統,或運用AI代理(AI agents)非法存取資料或資訊,並將該等資料或資訊後續用於犯罪或違法目的。 參、事件評析 第14409號總統行政命令延續川普政府重視AI創新、避免過度管制之政策方向,並透過與私部門協作,促進AI創新與安全。該總統行政命令並未建立全面性AI監管制度,亦未要求AI模型於發布前須經政府核照或事前審查,而係分別從資安防禦、尖端模型安全部署及刑事執法等面向採取相關措施。 從制度設計觀察,該總統行政命令具有兩項重要意義,一為運用先進AI能力強化網路防禦,藉由推動AI賦能資安工具、弱點偵測、修補協調及資安資金與人才配置,強化政府資訊系統與關鍵基礎設施之韌性。二為針對具先進網路能力之尖端模型,建立機密基準測試及自願性安全部署架構,使開發者得與聯邦政府確認開發中模型是否符合指定門檻、提前供政府近用模型,並共同選定得提前近用模型之可信任夥伴,以強化關鍵基礎設施資安。 後續仍可觀察自願性架構之實際運作情形,包括主要AI開發者之參與程度,以及政府提前近用與可信任夥伴機制之執行情形。由於「特定尖端模型」之判定門檻及機密基準測試程序均未對外公開,外界較難掌握模型納入該機制之具體標準。加以模型如於正式發布前提供聯邦政府近用,相關安排亦涉及國家安全、模型資訊保密及智慧財產權保護。因此,自願性架構後續如何維持產業參與並兼顧相關安全與保護需求,將是此制度運作的關鍵問題之一。 [1] Exec. Order No. 14,409, 91 Fed. Reg. 34,565 (June 2, 2026). [2] Id. [3] Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, The White House, June 2, 2026, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/ (last visited Aug. 8, 2026). [4] 國家安全系統定義詳見《美國法典》(United States Code)第44編第3552(b)(6)(A)條規定。 [5] White House Launches Gold Eagle Initiative for Unprecedented Cybersecurity Vulnerability Coordination, THE WHITE HOUSE, July 14, 2026, https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/white-house-launches-gold-eagle-initiative-for-unprecedented-cybersecurity-vulnerability-coordination/ (last visited Aug. 19, 2026). [6] Tech for the American People, TECH FORCE, https://techforce.gov/ (last visited Aug. 8, 2026). [7] Maria Curi, White House Finalizes AI Framework Behind Closed Doors, AXIOS, Aug. 3, 2026, https://www.axios.com/2026/08/03/white-house-finalizes-ai-framework-behind-closed-doors (last visited Aug. 19, 2026). [8] Maria Curi, Scoop: Inside Trump's AI Framework, AXIOS, Aug. 4, 2026, https://www.axios.com/2026/08/04/trump-ai-framework-open-models (last visited Aug. 19, 2026). [9] Id. [10] Curi, supra note 7. [11] 上述條文分別涉及身分證明文件、認證特徵及資訊相關詐欺、電腦相關詐欺,以及透過電報、無線電或電視進行之詐欺行為。

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.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。

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