美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)自2010年推動「國家寬頻計畫」(National Broadband Plan)以來,即進行多項寬頻建設,使民眾於生活、工作及旅行途中,都能享受到行動寬頻網路與語音服務。而FCC於2012年2月規劃利用原普及服務基金(Universal Service Fund)下的行動通信基金(Mobility Fund)(兩者於2011年底均已劃入連接美國基金“Connect America Fund”)提撥出3億美金,一次性的提供業者於訊號未涵蓋區域進行3G網路基礎建設,並在未來三年內提供5億美金以供業者持續營運。 FCC預計於2012年9月2日,以反向拍賣(reverse auction)方式進行。由業者提出佈建方案、使用技術,並證明在競標區域內擁有足夠頻譜與建設能力,方能進入投標,最後由需要補助最少之業者得標。FCC希望利用此方式能促進市場競爭,使業者提出更積極之佈建方案。得標業者除獲得建設與營運補助外,並能為商用經營。本次拍賣將與其他頻譜執照拍賣方式類似,但就細部拍賣規則,將徵詢公眾意見後做出決定。 而為避免補助區域與已有3G訊號區域重疊,FCC就無3G訊號涵蓋區域繪製全國地圖,並公佈予投標者參考。原規劃區域為491,000區,但因過於狹小恐難以經營,故合併後為6,200區供業者競標。得標者負有義務必須於兩年之內於標得區域內完成3G網路佈建,或於3年內完成4G建設。
德國首例因Twitter超連結的裁定出爐根據德國法蘭克福地方法院日前於4月20日的一則假處分裁定(Beschluss vom 20.04.2010, Az. 3-08 O 46/10),禁止被告以超連結方式,讓點取該鏈結的人,得以連結到刊登有損害原告商業信譽的文章頁面。 本件事實起源於一名匿名的網友在不同的網路論壇中,發表刊登有侵害原告商業信譽的言論,而曾經與原告有商業上往來的被告,利用自己Twiiter帳戶,發表超連結,並在鏈結網址下加上「十分有趣」的文字,讓看到該訊息的朋友,都可以點選鏈結連接到這些不利於原告商業信譽的文章、言論。原告因而向法院申請假處分裁定,禁止被告以超連結方式繼續為有損原告商業信譽的行為。 法蘭克福地方法院的這起裁定,被視為是德國國內第一起法院對Twitter等社群網站的警告,德國輿論各界也普遍認為,法院透過裁定對外明白宣示社群網站使用者往往誤認網路社群空間為「半私人場域(須加入好友才得以分享資訊、留言等)」,在自己的帳戶上發表心得、感想、分享文章等行為,還是有構成侵權責任的可能性。 該裁定出爐後,德國各界則開始討論被告設定超連結的行為是否構成網路侵權責任,持贊成意見者認為,即使該違法言論非被告本人所發表,被告設定超連結的行為,也讓自己與該違法言論「合而為一(zueigen gemacht)」,也就是,讓外界以為該違法言論就是被告本人所撰寫刊登;根據德國電信服務法(Telemediengesetz, TMG)第7條規定,內容提供者須為「自己」的言論負擔法律責任。 反對者則拿其他超連結的案例舉出,法院認定被告是否構成網路內容提供者的侵權責任,通常會檢視被告對於該違法言論的內容是否知悉、被告是否違背其檢查監督義務(Überprüfungspflicht),例如被告須為一定行為藉以與原撰文者劃清界線等。但因各該檢驗標準都係由法院依據個案加以認定,讓人無所適從,產生網路侵權行為的判斷標準過於浮動之疑慮,德國國會也因此著手進行電信服務法的修法。
日立全球儲存科技公司對大陸微型硬碟製造商提起專利侵權訴訟硬碟製造商日立全球儲存科技公司(Hitachi Global Storage Technologies)聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司(GS Magicstor of China)及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟,主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權,並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品,求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽,該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
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。