大多數於iTunes(蘋果電腦販售數位音樂的商店)販售的數位音樂,將被移除音樂上的數位權利管理措施(DRM)。iPod的製造者在2009年1月6日發表聲明,將於iTunes販售多元化價格的音樂,價錢將介於美金$0.76和1.3元之間。著作保護軟體(copy-protection sofeware)同時也稱為DRM「數位權利管理措施」(digital right management),此項措施就像一個標籤記號,其設計是為了預防人們非法下載音樂,並且同時避免他們複製音樂於其他的電子裝置,而導致降低銷售量。
iTunes將移除八百萬首歌曲的數位權利管理措施。蘋果電腦的執行長Steve Jobs早在2007年2月公開呼籲知名唱片公司放棄數位權利管理措施,但唱片公司藉此希望iTutes改變以一首歌曲固定價格美金$0.99元的規定,用以多元化的價格販賣歌曲作為交換的條件。 另外,iTunes提供消費者一個簡單的方式,只要在每首音樂多付美金$0.3元,或者是多付每張專輯價錢30%的金額,即可將原先買到的音樂換為移除數位權利管理措施的音樂。Steve Jobs說到,我們十分興奮可以在iTune提供消費者沒有數位權利管理措施的音樂,使用iPhone 3G的消費者能夠在任何地區、任何時候以同樣的價錢去下載音樂。iPod Touch Wifi的使用者同樣也可以在App Store(蘋果電腦官方線上商店)去買到同樣無數位權利管理措施的歌曲 。
日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引(AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き),旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配,提升責任可預見性,促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任,並針對AI運用型態進行分類,提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下: 1.輔助與支援型AI:指AI僅作為判斷之輔助或支援,最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI,並不影響AI使用者應負之注意義務,AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下,AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險,並對AI使用者難以預見的風險,採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI:指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動,並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時,AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動,轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性,對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計,並向AI使用者進行相關說明。
加拿大提供App開發供應商指導方針解決因隱私保護所引發之問題。App已成為多數人每日不可或缺之夥伴,其應用層面廣及食、衣、住、行、育、樂等生活領域;不過用戶可能多未意識到,在App程式的下載及安裝過程中,開發供應商會記錄或接觸使用者手機中如電話簿、照片、影音檔案、簡訊、密碼記錄等其他資訊之可能。根據華爾街日報報導,56%的應用程式在用戶不知情的情況下,手機ID會發送給廠商;47%的應用程式會透露用戶的所處位置,使得個人隱私蕩然無存。 加拿大當地的隱私法規要求企業在追求創新及企業精神時必須將隱私保護納入考量;而在行動裝置應用環境中,無論是開發商、服務供應商、應用平台或是廣告商,只要有接觸用戶個人資訊之可能,就有遵守法規之義務。但考量App這樣一個嶄新又快速發展的科技生態,在實踐隱私保護精神之初可能會面臨到新的衝擊與挑戰。因此,加拿大隱私權主管機關(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)乃會同加拿大境內的阿爾伯特及不列顛哥倫比亞兩省各自之地方主管機關(其分別為Office of the Information & Privacy Commissioner of Alberta及Office of the Information & Privacy Commissioner for British Columbia)撰寫指導文件,希望能提供當地App開發供應商建議方案。 該項建議方案促使行動軟體開發供應商在設計與開發App應用程式時必須顧及使用者隱私之保護,並提供協助方式與預防原則,提高使用者隱私受保護之程度;除必須使用清晰且易懂之方式告知用戶的個人資料將進行何種用途外,在使用者下載前亦應告知被蒐集之資料類別及原因、資料儲存位置或地點、資料分享之可能及其原因、資料保存之期限、及其他可能影響用戶隱私之事件;倘若廠商必須變更隱私政策與規定,則應使用明確易懂之方式事先通知所有使用者了解進行何項變更,以強化用戶隱私與個人資料保護意識。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛,為達成自動駕駛目標,車聯網(Connected driving)及智慧交通系統(Intelligent transport systems)技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術,使車輛間(Vehicle-to-Vehicle, V2V)或車輛對基礎設施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等彼此交換訊息,或是將行車資訊傳輸到伺服器,並透過資訊網路平臺將資料整合利用,並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來,可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升,無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛,將產生龐大資料量,故系統需要即時迅速的運算能力。例如,前方一旦發生車禍事故,必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度,並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題,聯邦政府即針對五大領域問題:基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護,提出一連串作法及措施,確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢,然應就適合我國車聯網之實際需求發展,促進相關產業創新應用,並利用我國產業優勢與國際接軌,讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。