美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示,美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量,以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加,無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。
儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜,且2009年6月全美廣電數位化後(DSO),一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space),但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。
對此,FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差,並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技,以期解決頻譜不足的窘境。
產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時,須設想頻譜供給不足,研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間,必須相互配合與協調(尤其是業者間的「不歧視原則」),方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
由於近日頻傳醫院遭受勒索軟體攻擊(ransomware attacks),美國加州檢察總長於2021年8月24日發布官方公告(bulletin):在加州州法「醫療資訊保密法」(Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)與聯邦法「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)規範下,蒐集、處理和利用醫療健康資料的醫療照護機構,有採取適當措施與事故通報的義務,以維護醫療健康資料保密性。 針對「採取適當措施」的內容,美國加州檢察總長於本次官方公告中,提出明確指引(guidance):醫療照護機構須至少採取下列5項防範措施(preventive measures),以避免勒索軟體威脅: 確保所有存取醫療健康資料的作業系統與軟體,均升級至最新版本; 安裝防毒軟體,並維護其運作; 定期為員工舉辦教育訓練,包含教導員工不要點擊可疑網址和防範釣魚電子郵件(phishing email); 限制員工下載、安裝和運作未經批准的軟體; 維護和定期測試資料備份與救援計畫,以便於事故發生時,控制對資料和系統的影響範圍及程度。 此外,針對「資料外洩事故通報義務」(breach notification obligations),美國加州檢察總長指出:依據「加州民法」(California Civil Code)第1798.82條,擁有或經授權使用含有個人資料的「電腦化資料」(computerized data)的醫療照護機構,於發生,或可合理確信發生,影響超過500位加州居民的資料外洩事故時,即負有將該事故通報檢察總長辦公室的義務。
Google否認其核心網絡搜索技術涉及侵權針對Google 於去年11月被美國東北大學(Northeastern University)向德州東區聯邦法院馬歇爾分院 (the US District Court for the Eastern District of Texas in Marshall) 所提出之專利侵權訴訟案,指控Google的核心網絡搜索系統所使用的搜索技術涉嫌侵害東北大學所擁有的專利, Google 於日前指稱該訴訟無任何法律依據, 指出其搜索核心技術是由Google自行研發並主張東北大學的專利為無效之專利且即使東北大學的專利為有效,因原告於發現其所稱被告可能侵權之事實後,從未告知Google並已拖延太久時間(約兩年半)才提出訴訟,原告已喪失請求賠償的權利。Google請求法院駁回原告之訴,並宣告原告的專利為無效。如上述請求不被法院接受,Google 則請求陪審團審判 (由此可看出Google 不怕輸的決心)。 此案的原告為美國東北大學和Jarg公司。Kenneth Baclawski (前東北大學教授及Jarg公司創始人) 於1997年取得了編號為5,694,593之搜索技術相關的專利, 比Google公司的成立早了一年。原告訴請法院除去被告之侵害、並請求損害賠償及支付訴訟費用等。 對於Google的回應,Michael Belanger, Jarg公司的另一名創始人兼總裁Michael Belanger表示,由於全案已進入訴訟程序,不便加以評論。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
英國資訊委員辦公室(ICO)進行監理沙盒初步公眾意見徵詢英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢,以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略(Technology Strategy for 2018-2021),並參考英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下,以創新方式應用個資於開發創新產品與服務,並提供關於降低風險與資料保護設計(data protection by design)的專業知識和建議,同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分: 障礙和挑戰(Barriers and Challenges):歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)或英國2018年資料保護法(Data Protection Act 2018, DPA18)之適用,以及ICO之監管方法,是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍(Possible scope of an ICO Sandbox) 了解參與益處(Understanding the benefits of involvement) 機制(Sandbox mechanisms):於監理沙盒機制下不同階段提供指導,初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導(informal steers);中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導,如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為,不會立即受到制裁之聲明函(letters of comfort)、確認組織未違反相關資料保護法規等;以及針對新興技術和創新特定領域,提供解決資料保護挑戰之預期指導(anticipatory guidance),如訂定相關行為準則(code of conduct)。 時機(Sandbox timings):包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求(Managing Demand):如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。 該諮詢於10月12日結束,2018年底將公布結果,值得持續追蹤,以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。 ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心(Regulators’Business and Privacy Innovation Hub),與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識,以確保法規與未來的技術同步發展;該中心也將與ICO監理沙盒共同推動,支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。