挪威交通部(Ministry of Transportation)甫於本月推出電子通訊法(Electronic Communication Act)修法草案,其主要針對1-5、2-12、4-14條之規定進行修正,期望透過確認主管機關對費率和爭端處理程序等事項之管轄權和財務補貼,解決歐盟(European Union;EU)和歐洲經濟區(European Economic Area;EEA)內,長期爭議不決的國際漫遊費率問題。
強調區域整合的泛歐盟經濟體(含27個EU會員國和挪威、列支敦士登、冰島3個EEA會員國),雖在貨物、人口、服務、貨幣之自由流通等,各項單一市場上的努力上相當成功,但其電信漫遊之跨國界服務,卻經常受到各界批評,主要問題即源自於居高不下的跨國漫遊費率。因歐洲地理和人口分佈稠密度甚高,居民極容易使用跨國電信服務,但卻需負擔動輒數倍的國際漫遊費用問題。近年來歐盟有意對此尋求解決之道,而挪威此次修法即為初步重要嘗試之一。
日本獨立行政法人情報處理推進機構(下稱IPA)於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告(下稱現狀報告),內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀,同時提及在推動AI發展的同時,亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出,隨著社會數位化程度日益增加,除了雲端數位資料的累積,以及提升對於AI的依賴程度外,亦會造成釣魚信件難以識別,透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此,美國為確保AI與資料的安全性,並維持其領域之競爭優勢,於2025年7月23日發布AI行動計畫,並提出三大方針,包括加速AI創新、建構AI基礎設施,以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外,內文亦提及為確保競爭優勢,需要建立作為AI發展基礎的科學資料集,並建置資料中心,同時確保其具備高度安全性,以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外,現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫,並已於德州著手建設AI資料中心,顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而,內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險,須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域,並透過AI進行技術研發,可由建立科學資料集開始著手,以作為訓練AI模型的基礎,以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外,為確保安全性,科學資料集建置過程中所需之數位資料,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加州通過學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act)隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程,並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊,資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日,加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案,其中最引人關注的便是編號SB1177號法案,又稱學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act,簡稱SOPIPA)。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為,包括:(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的,運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定,禁止披露涵蓋資訊(covered information)。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information),或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外,SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施,以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時,線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下,刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效,將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者,同時也將適用於未與K-12學校簽署契約,但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。 方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
川普簽署行政命令以促進美國AI領域的發展美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令,發布「美國AI倡議」(American AI Initiative),旨在確保美國在AI領域的領導地位,川普並說道:「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位,包括: (一) 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時,將AI作為優先投資項,確保美國對於AI基礎研發的長遠重視,此外,政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支,以增進對於AI投資的評估。 (二) 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員,促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 (三) 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院(NIST)制定標準,以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南,確保AI的使用安全和適當監管。 (四) 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備,並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度,因應市場人力產生之變化。 (五) 國際參與 與其他國家制定合作策略,協同AI技術的開發,同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展,但仍然缺少發展細節,亦未提及計畫新資金的投入,因此,許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示,此「倡議」雖令人鼓舞,但僅是邁出第一步,關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容,此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。