Apple實施一方法,主要運用於iPhone手機作業系統上,增加手機警示功能(通知未接訊息特徵)。
AppleInsider發現Apple所申請的專利案,主要針對手機警示功能,與增進iPhone手機作業系統效能為主,其中著重於通知遺漏訊息(notifications of missed messages)及調整手機運用屬性偏好(application preferences)。其描述用戶者可運用手機介面上一通知儀表板(notification dashboard)顯示所有接收訊息的詳細資訊,如未接來電, SMS簡訊等。
目前iPhone手機在呈現像即時文字訊息或未接來電等資訊時,用戶者必須將螢幕鍵開鎖,指定回手機主畫面,並開啟特殊功能,以利取得接收到的文字訊息或語音信箱。
Apple新增通知資訊功能,可讓iPhone手機於開鎖(unlock)狀態下,在接獲到即時電子郵件或未接來電等相關訊息時,用戶者不需要將螢幕鍵開鎖,可直接於iPhone手機介面上滑動儀表板(bar),控制在正確的通知資訊位置,用戶者就可直接即時連接此內容,以減少開關鎖之頻率。AppleInsider指出Apple運用此通知服務,間接地指出允許iPhone手機可持續維持於上網之狀態。
AppleInsider指出Apple運用於iPhone手機介面的通知儀表板,主要複製Apple的Mac OS X儀表板之應用程式功能。
註:AppleInsider網站成立於1997年,為提供Apple相關即時資訊之入口網站。
加拿大政府於2010年12月通過反垃圾郵件法,並將於2011年底前生效,加國訂定此法律目的在於藉由遏止垃圾郵件、身分盜用、網路釣魚、間諜軟體、病毒、殭屍網路及誤導性的商業表示等行為,建立新的規範機制與罰則,解決此類線上威脅,從而促進電子商務發展。 目前引發兩派看法,自電子商務角度以觀,企業經營者倚賴電子郵件與消費者互動,而新法要求企業經營者在發商業行銷郵件前須先獲得同意,且必須有明確的取消訂閱機制供收信人選擇。雖在交易過程中獲得的電子郵件地址,將被視為已默示同意發送信息,但只能於最後一次購買日期後兩年內發信,如此企業必須另外建立符合法令規定的郵件清單並加以管理,對企業經營者而言著實是一種負擔。且因為新法定有罰則,若違反法令,加拿大廣播及電訊管理委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC)有權對個人處以最高100萬元的行政罰款,對公司最高罰款可達1,000萬元,如此使因業務需要而發送大量電子郵件的公司,包括電信公司、銀行等感到惶惶不安。同時另一方面有論者質疑此法律的執行成效,因大部分的垃圾郵件非自加拿大當地所發出,要如何達到減少並遏止前述線上威脅,效果存疑。 另一派見解則認為,在此法案通過前,加拿大是八大工業國中,唯一没有具體的垃圾郵件管理辦法的國家。雖然此法影響電子商務產業,然而知名企業也可能會濫發商業郵件,且縱使發送郵件公司並非在加拿大本地發送垃圾郵件,其未必在加拿大無分支機構,垃圾郵件確實對加拿大人民造成損害,因此制定並施行反垃圾郵件法是必要的。
國際海事組織公布自駕船規則制定期程表國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)於2018年6月5日第99次海上安全委員會(MSC 99)上,根據日本等國提案,開始進行監理範圍之界定與檢討等相關工作(Regulatory Scoping Exercise, RSE)。於MSC 99之會議上,IMO已暫定自駕船之定義與自動化等級,並於2018年12月3日至12月7日於英國倫敦召開之MSC 100會議上進一步確定RSE框架,公布自駕船規則之制定期程表,具體措施將分為兩階段實行。第一階段預計在2019年9月前釐清可能妨礙自駕船航行,或者有修正和確認必要之IMO規定。第二階段則規劃在2020年5月召開之MSC 102前,檢討為實現自駕船所需修正及制定之IMO規則。此外,MSC 100亦批准2018年5月IMO人為因素、訓練和值班小組委員會(Sub-Committee on Human element, Training and Watchkeeping, HTW)提出之船員「疲勞指引」(Guidelines on Fatigue)修正案,並預計在2019年6月召開之MSC101上,進一步針對燃料油品質所引發之安全問題進行討論。
中國 REACH 成形,台灣準備好了嗎?-從中國新化學物質環境管理辦法看我國新化學物質管理 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。