美國聯邦通訊傳播委員會將表決是否開放閒置頻譜

  為釐清開放閒置頻譜(white space)予業者使用是否會產生干擾問題,美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission, FCC)所屬工程科技辦公室(Office of Engineering and Technology, OET)於上個月就閒置頻譜(white space)開放進行干擾測試,並在2008年10月15日公布結果報告。

 

  工程科技辦公室表示,同時具有頻譜感測(spectrum sensing)以及定位(geo-location)功能之設備在測試中顯示對於既有使用者並不會造成干擾,是以,當美國於2009年2月17日完成無線電視數位化之後,閒置頻譜設備(white space devices, WSDs)應被允許使用於閒置頻譜。於此同時,聯邦通訊傳播委員會主席 Kevin Martin 在記者會中公開表示支持開放閒置頻譜,並宣布美國聯邦通訊傳播委員會將於2008年11月4日的公開會議中就此一議題進行表決。

 

  美國國家廣播業者協會(National Association of Broadcasters, NAB)旋即在2天後向聯邦通訊傳播委員會提出緊急請願(emergency petition),希望聯邦通訊傳播委員會延後其表決時間,並就此一議題進行公共諮詢。國家廣播業者協會同時指出,該報告摘要對於測試過程所蒐集之資料解讀錯誤,國家廣播業者協會認為,根據該測試結果,未經取得執照且僅以頻譜感測技術避免干擾之閒置頻譜設備將會干擾既有的使用者。而非如該報告摘要所稱,應可開放同時具有頻譜感測技術及定位功能之閒置頻譜設備。截至目前為止,聯邦通訊傳播委員會尚未正式決定是否接受國家廣播業者協會之請求延後表決時間。

相關連結
※ 美國聯邦通訊傳播委員會將表決是否開放閒置頻譜, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2910&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/14)
引註此篇文章
你可能還會想看
從無線上網壅塞困境-看Wifi發展趨勢

  近年來,由於行動載具興起與數位內容蓬勃而生,導致各國於WiFi網路與行動網路皆面臨不敷使用之困境。為了增加WiFi頻寬與緩和行動網路壅塞,FCC主席Julius Genachowski於國際消費電子展(International Consumer Electronics Show)宣布將於5 Ghz頻段釋出共195 MHz之無需執照頻譜(Unlicensed Spectrum),以解決Wifi困境,並促進快速、高容量的「Gigabit Wi-fi」之發展。FCC現階段仍須與其他聯邦部門合作,協調該頻段中WiFi與其他既有用途之干擾與共用的問題。即便如此,這仍是自2003年以降,將無需執照頻譜釋出給WiFi最多的一次,且估計能將現有WiFi提升35%效率。   另一方面,對於部分電信商將推動之多項措施,如建設40,000個小型基地台(Small Cells)、以Wifi Hotspot 2.0之規格,導入商用異質網路(Hetnet),以充分利用WiFi於2.4GHZ(共83.5MHz)與5GHz(共555MHz)之頻段等,FCC主席Genachowski均表樂觀其成。上述措施可讓客戶在免額外付費、且不須複雜驗證下,藉由SIM卡自動導入WiFi,Genachowski認為此舉不僅充分利用頻譜資源、增加智慧型手機與平板銷量外,亦可改善目前行動網路壅塞之問題。   綜上所述,可窺見FCC將利用「Gigabit Wi-fi」之優勢,解決使用者於公眾頻繁往來之地點,諸如機場、市中心與大型會議場所等處,WiFi使用壅塞之問題。而此舉亦可解決家中有多個用戶、或同時使用不同載具時,造成網路緩慢之問題;至於,在行動網路上,亦有助於紓解行動數據流量,增加網路品質,促進更多APP孕育,帶動更多商機。

澳洲政府發布「急診醫師使用我的健康紀錄指引」提供急診醫師規範遵循

  2019年2月澳洲政府依據「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012),執行全國國民納入「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)(下稱系統)之政策,有將近9成的國民被納入系統,為解決急診醫師在緊急救治時,需查看病患醫療資訊的需求;澳洲數位健康局(Australian Digital Health Agency, ADHA)於2019年11月發布了一項全國倡議的政策:急診醫師能使用我的健康紀錄系統,在急迫情形下即時做診斷。因此澳洲健康安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care)與澳洲急診醫學院(Australasian College for Emergency Medicine, ACEM)共同訂定「急診醫師使用我的健康紀錄之指引」(Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record)(下稱指引)提供急診科醫師參考,說明如下:   原則上只有病患之家庭醫師或主治醫師才能進入系統查看病患的醫療資訊,其他未經同意的醫師不得隨意查看病患的醫療資訊,但若病患發生急救狀況時,則允許急診醫師得使用系統查看病患之醫療資訊,例如:使用藥物資訊、各醫師之醫療診斷書、照顧資訊、處方簽紀錄,病患用藥歷史、住院紀錄、家族病史、專家建議信(Specialist letters)、器官捐贈與預立醫療決定(Advance care plans)、病理診斷、病人自行輸入的資訊,例如過敏反應等,協助急診醫師能使用病患就醫紀錄迅速的做診斷;允許急診醫師得直接查看病患之醫療資訊,也解決急診醫師在救治時,無法即時與病患之家庭醫師聯繫問題。另外,系統之病歷電子化也為急診醫師帶來益處,例如:醫療資訊的合併,整合病患的就醫資料、減少不必要及重複的檢查,即時傳遞醫療資料等。此外,為了保障國民之資訊自主,醫師必須尊重病患的權利,例如病患得使用取消功能來刪除病歷資訊、限制特定醫療人員或醫療機構查看、限制查看資料的類型等。   這項指引使急診醫師能更了解如何使用系統、在緊急救護時,得隨時能查病歷資料做出最佳的處置、系統化的便利性為急診醫師節省許多處理時間,並促進與提升醫療品質。

美國參議員提出「消費者網路視訊選擇法」草案

  越來越多消費者由網際網路觀賞視訊內容,保護新興視訊業者之市場競爭力也越加重要。美國參議員John D. Rockefeller於2013年11月發佈「消費者網路視訊選擇法(Consumer Choice in Online Video Act)」草案,塑造一個以消費者需求為中心的視訊市場,提供完全的單頻單賣(a la carte),使消費者有權力選擇想看的節目、決定想看的時間、挑選收看的方式,並且只為真正收看的內容付費。   此外,本法案亦規範網路服務業者必須提供消費者更完整精確的帳單資訊,以增進消費者權益。在促進市場競爭的目的下,本法案也賦予新興視訊產業基本的保護,防止既有業者之反競爭行為,使市場能有效競爭,帶給消費者更多利益。   該法案的主要規範內容簡介如下: ‧管制既有之有線電視、衛星電視與大型媒體公司對網路視訊服務業者的反競爭行為。 ‧提供網路視訊服務業者合理的取得各種節目內容之能力,使他們能提供給消費者更多節目與服務的選擇。 ‧管制寬頻服務業者不得降低其市場競爭者之網路傳輸品質,以保護網路視訊業者接觸消費者、提供服務的管道。 ‧提供消費者更為透明與容易理解的帳單資訊。消費者在申請網路服務時,將能得到更為清晰易懂的服務契約與條款的資訊。 ‧指示聯邦通信委員會持續監督寬頻服務之資費條件,確保這些資費條件不被用於反市場競爭行為。   隨著寬頻服務的普及,網際網路能夠提供更多元的內容,一方面消費者能夠有更多的選擇,確保市場持續有效競爭是非常重要的,本法案對我國而言亦有相當參考價值。

世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

TOP