香港電訊管理局(OFTA)於2009年04月27日廢止了廿五年前制定的「流動網絡(即我國的行動電話/信網路)付費」規管指引。此管制規定即是明定了行動網路業者(MNO)固網業者(FNO)間的互連費收取(FMIC)模式。今後互連費的結算將以商業協議取代事前的管制性介入。
以往固網與行動網路業者互連費計算乃基於「流動網絡付費」為之,亦即行動網路業者須繳付流動網絡與固網之間所有的通話互連費用(MPNP),顯有不對稱之狀況,不利於電訊服務在匯流大環境下的公平競爭和發展。職是,電訊管理局於2007年決議將廢除該規定並設定兩年的過渡期間,讓相關業者進行調整;多數業者也在過渡期間內達成協議或共識。業者間均同意原則上採取「毋須拆帳」(Bill and Keep, BAK)的結算模式,因此也不會產生將費用轉嫁到其他電訊服務商或是終端消費者的問題。此顯示去管制化並交由市場機制決定互連費用之作法實屬可行。
以市場取代管制,短期內雖會有不確定因素可能導致爭議,惟電訊管理局也強調業者間的協議(含協商不成)不得危及公眾利益與一定的服務品質,必要時將依法介入業者間的協商程序。該局也將持續關注互連費問題之發展。
國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年10月16日發布「擴大轉型金融」(Scaling Up Transition Finance)研究報告,提出轉型金融應與綠色金融作為能源轉型的互補工具,並進一步分析轉型金融的前景與推動建議。 轉型金融是指有助於減排的金融活動,特別適用於難以減排的產業及資金需求高、但綠色金融支持有限的新興市場及發展中經濟體。報告重點分析轉型金融三大領域,並說明各產業投資方向即可量化的減碳目標,重點如下: (1)重工業:鋼鐵及水泥業合計約占全球能源燃燒與製程排放之14%,主流投資仍集中於傳統高碳排製程,導入轉型金融,除可支援中短期減碳措施外,亦能鼓勵企業於設施設計階段預留導入低碳技術之條件(即具「可改造性」,retrofit-ready),避免產生「高碳資產鎖定」與「無法回收之投資風險」。IEA建議,應結合國家層級減碳指標與產業路徑,將轉型金融納入減碳政策框架,並鼓勵金融機構明確區分綠色金融與轉型金融投資組合。 (2)關鍵原物料:原料開採與冶煉雖屬能源轉型必要條件,但亦產生排放量高、高耗水量、土地劣化與生物多樣性流失、及社會與治理風險。轉型金融則可支持低排放技術、改善ESG表現,並促進高影響力投資。IEA建議,應建立礦業轉型金融標準與績效指標;政府與多邊開發銀行應提供保證或融資機制;加強資料透明與監測機制;統籌國際供應鏈治理與稅收誘因。 (3)天然氣:IEA強調,轉型金融可協助天然氣產業減排改造,並推動替代性低碳氣體基礎建設發展,但不得成為長期依賴化石燃料之藉口,因此應用優先順序應為甲烷減量、液化天然氣減排、低排放氣體基礎設施、電力系統調節角色。且必須符合透明性、時限性及一致性等條件。其目的在於支援能源轉型初期之電力穩定與彈性,並為未來低碳氣體基礎設施鋪路。 轉型金融強調企業與金融機構的實質合作,當前挑戰在於擴大資金流與明確界定「轉型」特質。IEA建議,推動轉型金融須兼顧新興市場與中小企業參與,並強化產業別績效指標、改造潛力設計及定期審查。此外,轉型金融應提升為全球減碳融資之第二支柱,藉此面對難以減排之領域,並確保投資帶來實質減碳與能源安全等效益。
利用安裝SPYWARE擅自寄送廣告,挨告美國紐約州律師 Eliot Spitzer 4 月 4 日 表示, 他已經 對 Direct Revenue LLC 這家網路公司提出告訴。控訴其秘密安裝上百萬之間諜軟體( Spyware )至網路使用者的電腦中,或利用已安裝於使用者硬碟中之間諜軟體,以彈出視窗方式進行廣告,而其中有很多都屬於色情廣告;這些程式具追蹤網路使用者活動之功能,且一經下載,使用者就極難移除甚至不易察覺。 Spitzer 將此訴訟上訴到紐約州之最高法院,認為 Spitzer 應該為未經使用者同意秘密安裝間諜軟體,或透過已存在的間諜軟體寄送廣告之行為負責。 Spitzer 同時要求 Direct Revenue ,應對其所受之利益和不特定的金錢損害,負擔賠償責任。 去年( 2005 ), Spitzer 也對在洛杉磯的 Intermix Media Inc. 提起告訴。這家公司擁有一個相當受歡迎的 MySpace 的社交網絡網站,卻將間諜軟體隱藏附隨在上百萬的免費程式中,最後 Intermix Media Inc. 因而付了 750 萬美元。 Spitzer 表示這種詐欺的行為對消費者極不公平,且將對利用正當管道行銷的企業以及需要消費者信任的小型網路商家造成損害。 Spitzer 也說到,他將會繼續的與消費者站在同一陣線,與消費者共同為他們的掌控權而戰。 Direct Revenue 網站說明指出,他們已事先取得消費者之同意,而其提供之內容資訊和免費軟體,目的在交換傳遞廣告之功能。
大學研發成果商業化評估方法初探 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。