歐盟資訊社會和媒體委員會委員Viviane Reding女士,2007年6月1號在希臘一場和寬頻議題相關的演講說中建議,當歐洲電視類比頻段逐漸淘汰時,這些超高頻段頻譜(Ultra High Frequency)應該分派給寬頻網路技術(例如:WiMax)之用。
WiMax是Worldwide Interoperability for Microwave Access的縮寫,一般中譯為「全球互通微波存取」,是一種新興的無線通訊技術,其傳輸速度最高可達70Mbps,傳輸範圍最廣可達30英哩,對個人、家庭與企業的行動化將有很大助益。由於WiMax目前頻譜規劃限制在5.7FHz和3.4GHz區段裡,如果安排在500到800MHz超高頻段上,那WiMAX基地台涵蓋的範圍將提高,並能大大地減低成本。
Viviane Reding女士在該演說中提到,「無線寬頻技術的出現,是克服偏遠或農村地區數位落差現象的重要要素,且是處理數位落差的唯一世代機會。因此,需要一個頻譜的政策框架,釋放這種潛力。」她同時也提到,如果期望以低價擁有更大幅度的無線寬頻速度,則需要釋出具高傳輸性的頻譜。簡言之,決策者應仔細探究從類比轉換成數位化後所產生的數位落差問題,同時思考有無可能在UHF開拓出空間給無線寬頻。
世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
英國提出通訊資料法之草案英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案(Draft Communications Data Bill),並將於10月舉行公聽會討論。 所謂通訊資料,非指通訊內容本身之資料,而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料,包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途,多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時,該公司是否有提供之義務,及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。 此次所提出之草案,主要可分為三大部分:第一部分賦予公務機關調閱資料之權限,並規定使用該等資料過程中,相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程,包括主管機關內具備權限的高階主管,應依據比例原則,決定是否可調閱資料,並在一定情況下,須經司法機關審查。另外,國務大臣應建立一定審查機制,審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後,第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定,諸如明訂各個機關所享有之調閱權,以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。
德國提出「對外貿易條例」修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,BMWi)在2017年7月提出「對外貿易條例」(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案,以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益,對於外國人(或企業)收購國內公司,在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後(一)歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25%以上的表決權以及(二)出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施,聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定,聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下(技術)領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序,以確保國家實質安全利益: 部分能源電力領域,例如:電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域,例如:用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域,例如:語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。