英國通訊管理局Ofcom在2008年12月公布寬頻速度業務法則(Broadband speeds code),用以確保消費者在寬頻速度的選購上可獲得更正確的資訊。這個業務法則係在要求ISP業者必須在銷售點提供明確的寬頻速度說明,於消費者購買時清楚解釋廣告上「保證頻寬」的意義;業者亦需解釋何種技術因素可能會降低速度(例如距離機房多遠影響速率傳輸、高峰流量時導致速率傳輸變慢等等),並提供客戶得以在家中改善情況的方案;若實際速度遠低於原來的說明或保證,則消費者得以選擇替代服務而無須負擔多餘的費用。雖然僅係自願性的業務法則,卻已經有超過全國95%的寬頻用戶所屬的ISP業者進行簽署。
此外,Ofcom同時公布寬頻服務消費者指南(Advice for consumers: Broadband speeds),協助消費者瞭解自己的寬頻服務權利,以及ISP是否遵行寬頻速度業務法則。
在2009年01月08日所公布的2008年英國寬頻速度報告(UK Broadband speeds 2008)指出消費者寬頻上網的平均速率為 3.6 Mbit/s(下行),低於業者在推銷廣告上的4.3Mbit/s。雖然3.6 Mbit/s就足以滿足大多數的網路應用,例如語音以及標準畫質的影音,但是有超過60%的英國消費者所購買的服務卻是「保證」8 M的頻寬;但有1/5 的用戶甚至實際得到的速率不到2 Mbit/s,是廣告上速率的45%。此外,研究顯示有9%的消費者不滿意寬頻服務,其中速度是最常被抱怨的項目;且因為距離的關係,城市居民的速率高於農村地區的15%。速率最高在倫敦,最低在英格蘭東北部、威爾斯以及蘇格蘭,使得農村用戶(14%)不滿意寬頻服務的比率高於城市用戶(8%)。
Ofcom在接下來的六個月內將持續監測這些已經簽署業務法則的ISP業者,以期督促業者能提供更符合消費者需求的服務,並預計納入2009年的政策規劃中。
(2008年英國寬頻速度報告為實地調查,於1500個家庭用戶安裝相關網路設備進行監測網路品質,透過調查期間為2008年10月23日至2008年11月22日止。)
歐盟於2015年5月9日在拉脫維亞的里加舉辦了為期一週之「eHealth Week」研討會,包含由歐盟輪值理事會主辦之高階eHealth會議,以及由歐洲HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)主辦之「WoHIT (World of Health IT Conference & Exhibition)」兩大活動,而2015歐洲mHealth高峰會為其中備受矚目的重要主題活動。該高峰會以推動歐洲mHealth進程之執行為領導思考核心,相關利害關係者(包括公部門、ICT產業、健康保健專業學者)於5月12日以mHealth綠皮書公眾諮詢結果為基礎,針對歐盟目前執行中以及未來可能採取之政策為討論,主要議題包括:1.所蒐集資料之隱私與安全保護。2.生活康樂型apps產品之安全性與品質管控。3.網路經營者對於mHealth市場之進入障礙。 針對資料之隱私與安全保護議題,公眾諮詢結果顯示,關鍵問題在於mHealth apps蒐集使用者資料是否有足夠的隱私與安全保障措施?與會者並認為此問題在資料的第三人再利用情形尤為重要。對此歐盟執委會表示將展開就mHealth apps訂定以產業為主導、範圍涵蓋資料隱私與安全性之行為守則,以建立使用者對mHealth apps之信任感,並提升app開發者對歐盟資料保護法規之遵法意識。 針對生活康樂型apps(包括健康照護相關app)產品之安全性與品質管控議題,透過與會者現場意見調查顯示,認為健康照護相關apps之安全性、品質與可靠性由於欠缺臨床佐證,導致就apps的目的與功效會有錯誤的宣示。值得注意的是,制定法規控管並非多數意見,大多數與會者認為以訂定指引或標準的方式,作為生活與康樂型apps的安全性與品質之依循方針較為妥適。對此歐盟執委會表示會持續跟進此議題並與相關利害關係者討論下一步之行動。 針對網路經營者進入歐盟mHealth市場議題,與會者認為網路經營者將面臨複雜的進入障礙,諸如歐盟相關法規架構的不清與零散、mHealth方案與設備的互通性與開放標準的欠缺等。歐盟執委會明確表示,支持網路經營者進入mHealth市場,目前歐盟正在進行的「Startup Europe」等相關倡議措施,即是以強化網路及資通訊業者商業環境為目的,提供網路經營者法規諮詢、投資媒合、商業模式育成等協助,以降低網路經營者所面對之市場進入門檻並有機會展現其新創能量。
三菱電機子公司三菱電機informationsystems公司所研發的圖書館系統發生個資外洩事件三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙,總共有3間圖書館,共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。 有關個人資料外洩的經過,是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時,先在引進系統的圖書館進行系統測試,於測試之後再將系統程式帶回公司修改,此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司,也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。 但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司,該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分,甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器,下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。 另外對於Web館藏檢索系統當機的發生,是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊,以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統,是以一次存取可以連接10分鐘的方式,所以只要以連接頻率高的機械性存取,只要超過資料庫的同時連接數的設定數值,就會發生存取障礙。 對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件,因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會(JIPDEC)的取得隱私標章企業,所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定,各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
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。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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)