美國財政部外國資產控制辦公室(The US Department of the Treasury’s Office of Foreign Assets Control, OFAC)於2021年9月21日更新並發布了與勒索軟體支付相關之制裁風險諮詢公告(Updated Advisory on Potential Sanctions Risks for Facilitating Ransomware Payments)。透過強調惡意網絡活動與支付贖金可能遭受相關制裁之風險,期待企業可以採取相關之主動措施以減輕風險,此類相關之主動措施即緩減風險之因素(mitigating factors)。 該諮詢認為對惡意勒索軟體支付贖金等同於變相鼓勵此種惡意行為,故若企業對勒索軟體支付,或代替受害企業支付贖金,未來則有受到制裁之潛在風險,OFAC將依據無過失責任(strict liability),發動民事處罰(Civil Penalty制度),例如處以民事罰款(Civil Money Penalty)。 OFAC鼓勵企業與金融機構包括涉及金錢存放與贖金支付之機構,應實施合規之風險管理計畫以減少被制裁之風險,例如維護資料的離線備份、制定勒索事件因應計畫、進行網路安全培訓、定期更新防毒軟體,以及啟用身分驗證協議等;並且積極鼓勵受勒索病毒攻擊之受害者應積極聯繫相關政府機構,例如美國國土安全部網路安全暨基礎安全局、聯邦調查局當地辦公室。
Ofcom於年度報告提出促進頻譜技術發展及創新建議英國通訊局(The Office of Communications, Ofcom)下設之頻譜諮詢委員會(Ofcom Spectrum Advisory Board, OSAB)於2024年10月10日發布「2023年度報告」(Annual Report 2023),為Ofcom提供頻譜管理重要議題及發展趨勢建議。 本報告具體討論內容如下: 1. 行動網路與Wi-Fi混合共享:OSAB支持探索混合共享選項,建議Ofcom於確認國內網路使用需求時,將資料傳輸巔峰時段及區域間使用差異列入考量,同時優先關注網路韌性,確保混合許可模式之可行性。 2. 頻譜管理永續性:使用高效能之無線基礎設施及技術,將有助英國達成淨零排放目標。以現有設施中使用之銅線技術為例,其運作過程耗能較高,若可改用光纖等更高效能設備,將有助降低能源消耗,故OSAB建議Ofcom制定獎勵措施,促進低效能設備汰換。 3. 6G標準制定:OSAB認為國際電信聯盟(International Telecommunication Union, ITU)6G發展願景與「第三代合作夥伴計畫」(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)規劃之路線圖具一致性,故鼓勵Ofcom積極參與3GPP相關標準制定工作。 4. 共享近用執照(Shared Access Licences, SAL)框架發展:OSAB肯定SAL對創新監管之貢獻,並表示「擴增實境」(Augmented Reality, AR)和「虛擬實境」(Virtual reality, VR)等新技術之應用將增加SAL使用需求,建議Ofcom可推動SAL自動申請流程,提高工作效率。 綜上所述,OSAB建議Ofcom探索創新頻譜共享機制、加強國際影響力、提升國內使用者滿意度,以促進6G發展與產業創新。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。