數位證據之刑事證據能力相關議題研究

刊登期別
第20卷,第11期,2008年11月
 

※ 數位證據之刑事證據能力相關議題研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3162&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/12)
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FCC公佈第三次美國寬頻測量報告

  延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視,FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去,將受測技術從DSL、有線電視與光纖,涵蓋至衛星寬頻,使資訊更加多元。此外,網路服務供應商(Internet Service Provider,ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%,而較2011、2012年進步,因此,這份報告的另一個重點,便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵:   1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance),而非調降牌告價(Speed Tiers )。   2.民眾接納更快速的網路意願,更甚過往。FCC指出,消費者訂閱網速的層級,逐漸從每秒14.3Mbps ,發展至15.6 Mbps。至於,使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾,近年也逐步採用更高速的網路。   3.衛星寬頻的進步:雖然,衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷,但是,有近90%的民眾於尖峰時段,得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps),使消費者感受不出網路尖峰期。   為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結,美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan,NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展,未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability),藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例,藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式,促進資訊的透明,使消費者在取得訊息後,有能力做出正確的決定,便是一種提高透明度的方式。   雖然,FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路,對於市場發展是一項利多,但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示,美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps,而這與「美國寬頻測量報告」結果,確實大相逕庭。無論如何,可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要,因此,如何增加消費者選擇較高速的網路,將是市場未來發展的關鍵。

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

何謂專利權的「權利耗盡」原則?

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