歐盟執委會電信委員Viviane Reding提出一項擴大手機漫遊簡訊計畫(cross-border text messages plans),主要內容系將目前平均一通49美分的漫遊文字簡訊傳輸調降70%以下。在確定這項政策可以獲得歐盟民意的支持後,新的正式立法計畫將在2008年秋天完成,經過歐盟政府與歐盟議會同意後,預計於2009年的夏天實施這項新政策。
雖然丹麥建議以4.2美分作為零售文字漫遊簡訊的價格上限,但是在徵詢各方意見後,電信委員會最後仍然決定以12美分做為文字漫遊簡訊的價格上限。除此之外,依據電信委員會的消息指出,文字漫遊簡訊的批發價上限也將可能調降在4到8美分之間。
有業者表示,歐盟電信委員會增加對於電信費率的價格管制,將會降低業者研發新服務的意願。但是,歐盟電信委員會認為業者的主張,並不能構成文字簡訊費率上限政策施行的阻礙。
由於文字簡訊的市場已經成熟,業者在此項服務的獲利上已相當穩定,因此透過合理的價格上限,可以讓消費者有更符成本的漫遊文字簡訊服務,同時業者也能持續在此項服務上獲利。但是反觀資料傳輸尚處於萌芽階段,因此電信管制者與系統業者皆認為目前就漫遊的資料傳輸進行價格上限管制尚不適宜。
另外,Reding於2007年曾提議對於歐洲漫遊語音通話的價格進行上限管制,此項電信費率政策受到習慣於暑假進行跨國旅遊的歐盟居民的歡迎,Reding表示此項於2009年到期的政策極可能再延長三年至2012年。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於二月提案更新現行食品營養標示(Nutrition Facts Label)所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整,主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果,就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物,重新就標示內容進行調整,以強化食品安全的資訊透明,落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下,將針對本次主要調整事項分別作簡要說明: 在新的食品營養標示中,首先,要求額外列出添加糖(added sugars)的數量,以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖(obesity)或促發其他疾病的發生;第二,要求更新食品營養物份量(serving size),對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量,而非顯示消費者「可能食用」的份量;第三,要求標示鉀(potassium)與維他命D(vitamin D)的含量,以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象;第四,調整不同營養素(例如:鈉、膳食纖維與維他命D)的每日攝取標示,使消費者瞭解食品所含營養素內容;第五,持續要求標示總體脂肪(Total Fat)、飽和脂肪(Saturated Fat)與反式脂肪(Trans Fat),並去除卡路里來自脂肪的標示,以提供消費者攸關其健康更有用的資訊;最後,針對食品營養標示的型式進行調整,強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示,以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。 考量美國公共健康問題日益浮出檯面,FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整,希望藉由資訊透明化的方式,讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康,以作為挑選食品時的首要考量,進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重,衛生主管機關是否亟需就食品營養標示,參酌美國或國外規範重新另作檢視,來確保消費者買得放心、食得安心,並吃出健康,則是現行衛生主管機關需另考量的重點。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
日本人工智慧(AI)發展與著作權法制互動課題之探討日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中,創作性之表現必須為具有個人個性之表現,日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物,多數意見認定此種產品無個性之表現,非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上,難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」,有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討,一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制,使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通,在未知著作權人之情況下,可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代,面對人工智慧的浪潮,日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範,對於爾後之發展值得參酌借鏡。
德國2015年12月3日通過數位健康法(e-Health Gesetz)德國聯邦議會於2015年12月3日通過「健康制度安全數位通訊與應用法」 (下稱數位健康法,Gesetz für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, e-Health-Gesetz),本法無須經過聯邦參議院同意,最快將於2016 年初生效。 該法係以患者的權益和隱私為中心而制定。其中安全的數位基礎設施將改善健康照護、加強病患的自我決定權。數位健康法要求於全德範圍內,從2016 年中期開始至 2018年中,依法定之資訊技術基礎設施的時間表引進相關技術與設施,在醫療診所和醫院之間全面進行電信基礎設施的連結。 本法案要點摘要如下: • 最新一代的主資料管理(Stammdatenmanagement) (被保險人主資料(Versichertenstammdaten)的測試及更新) 將提供醫生最新資料和防止醫療給付濫用。這個數位健康卡第一個線上應用,將在2018 年中全面引進。而 2018 年 7 月 1 日起未參加線上被保險人主資料驗證之醫生,其補貼亦將削減。 • 醫療用緊急資料(Notfalldaten)應從 2018 年開始依被保險人意願在數位健康卡上儲存,以避免危險藥物的交互作用。因此,從2016 年 10 月開始,使用三種以上藥物患者,將收到藥物治療計畫(Medikationsplan)。而藥劑師自始即有義務在被保險人變更處方時更新之。從 2018 年開始,用藥計畫可以以電子傳輸方式從數位健康卡卡中檢索。 • 數位健康法將促進電子病歷(Arztbriefe)的推動。病患可以對其主治者告知其最重要的健康資料,並以數位資料形式儲存使用。另外,病患的權益和自主決定是本法重點,患者不僅可自行決定何種醫療資料應以卡片儲存,並可決定誰有權查閱。病患亦得提取卡片中儲存之資料。如血糖測量值、從可穿戴裝置或隨身手圈所量測的資料。 • 為提倡遠距醫療(Telemedizin),從 2017 年4 月開始遠距 x 光診斷評估和從 2017年7 月起,線上視訊諮詢時段納入醫療合約給付中。使病患更易獲取醫療訊息,同時在預後諮詢和監控諮詢中亦能得到醫療服務。 • 為進入遠端醫療時代,必須確保各種 IT 系統可以進行溝通,故須在 2017 年 6 月 30 日前提出互通性指引(Interoperabilitätsverzeichnis),使衛生部門不同的 IT 系統所採用的標準簡明化。 • 智慧手機和其他行動裝置使用健康APP已漸普及,到 2016 年底前應確認,被保險人是否可以使用相關設備來行使他們的醫療資料存取權限以及資料是否能夠相互連結進行傳輸。