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。
2023年9月27日,韓國個人資訊保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)就《個人資料保護法》(Personal Information Protection Act, PIPA)執行命令之指引修正(Enforcement Decree Amendment Guide)草案展開諮詢,諮詢將持續至2023年11月30日為止。韓國於2023年3月修正個人資料保護法,該修正於2023年9月15日生效,而指引修正之目的即是協助各界能夠遵循新修法後的義務,因此該指引草案詳細說明了修法後有關資料蒐集、獲得當事人同意之條件、使用和提供存取要求等內容。最終版的指引預計將於2023年12月發布。 韓國個人資料保護法於2023年的修訂範圍廣泛,特別是關於跨領域和行業個人資料處理標準等,使得公私部門中的資料處理人員和資料隱私人員必須深入瞭解此些變化,以確保能遵守最新的法律規定。 修訂後的韓國個人資料保護法強調實際保障資料主體的權利,並調整網路和實體業務之間不一致的資料處理標準,藉以迎接全面的數位轉型。此次韓國個人資料保護法修正重點如下: 1.強調確保資料主體的權利,即使在緊急情況下蒐集或處理個人資料時仍須提供足夠的保護措施。 2.釐清並調整網路和實體業務的不明確或不一致的法規,例如資料外洩的報告和通知時限、蒐集和利用14歲以下兒童個人資料需要獲得法定監護人同意的要求,以及對違規行為實施行政處罰的標準等。 3.要求處理大量個人資料的公共機構需強化保護措施,包括應分析和檢查存取記錄、指定負責每個系統的管理員,以及通知使用公共系統未經授權存取個人資料的事件等。 4.跨境資料傳輸條件調整為可傳輸至保護程度與韓國相當的國家或地區;並調整處罰金額,防止處罰金額過高超出責任範圍。。 韓國PIPC主委表示,此次對韓國個人資料保護法的修訂,反映了對資料主體權利更強大保護的需求。同時,考慮到此次修法的變動較大,建議各領域從業人員皆須仔細確認相關法遵內容,PIPC將針對不同領域需求來量身定制說明活動,積極提高大眾對修訂後的《PIPA》內容的理解程度,以確保韓國個人資料保護法修正後的實施。
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力,於 2002 年提出智財戰略計畫,並於內閣中設戰略本部,由首相小泉純一郎領導,每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中,以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」,未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關( TLO ),以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統,預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件,大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件,藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓,雖然這些表現相較於以往年度均有所成長,但日本不論在專利件數或收益上,都與美國相差甚遠,日本政府為了加強國際競爭力,認為有必要加強產、學界的合作,故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃,大學院校若有意到海外申請專利權,政府將補助申請費;此外,原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施,也將及於研究所的學生等,以期促進大學內部研發。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。