UCLA醫學中心以開放原始碼軟體Zope建置資訊系統,展開一項稱為「治療成效開放式架構」(OIO, Open Infrastructure for Outcomes) 的計畫,構築起未來醫療資訊系統的新基石。讓治療成效的資訊,能在一個共通的平台架構上進行資源分享。 長期以來,醫療資訊系統面臨的挑戰主要來自於下列三個面向:一、如何讓資訊系統提供令人滿意的服務功能,以取代將醫療記錄登載在紙張上的傳統方式。二、資訊系統的需求經常會改變,如何快速因應系統的改變需求。三、如何與其他醫療團隊夥伴,共同分享資料與工具。 OIO計劃透過資訊共享可加速醫療研究。開放式架構計畫的主要目的,並不是用來要求臨床工作者與醫療研究中心分享病歷資料,而是提供一個分享管理工具的機制,讓使用者能夠利用這些管理工具,進行資料的收集與分析,並和特定的診療研究人員進行溝通,而透過系統安全的機制,在過程當中並不會讓其他人得知資料內容。不過,如果有人想要進行管理工具或資料的進一步加值利用,僅需額外投入相當小的成本。 另外, 開放式架構計畫的設計極具彈性,除了目前所專注的治療成效資訊統計之外,其系統概念也可以用來管理客戶資訊、進銷存資訊、會計資訊等。整個系統開發環境是針對使用者而設計,而非程式人員,並且以網頁應用程式來實作,力求操作的便利性,目的之一是讓使用者能夠動手創造出自己所需的表格資料。另一方面,設計上也面對來自於法律與技術層面的挑戰,例如取得病患的同意及對系統的信任感,促使這套系統在實作時,必須能夠提供高度的修改彈性與安全性。 由於 OIO 在設計上,包含低成本、高效益、使用者導向、架構具有彈性等特色,並以開放源碼開發模式來鼓勵使用者測試及提供回饋意見,目前的應用效果持續擴大中。
英國Ofcom提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告並對英國智慧聯網管制應補強之方向提出建議英國電信主管機關Ofcom於2015年1月提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告(Promoting investment and innovation in the Internet of Things),對英國智慧聯網(Internet of things, IOT)之管制發表意見。Ofcom認為就英國發展智慧聯網之現況而言,在商業上確實已經進行智慧聯網發展並投資之,然,並未對複雜的發展做好準備;Ofcom亦承認英國在基礎設施和政府管制架構上,尚未具備適當的發展。於此報告中,Ofcom提出四方向的建議,分別為資料隱私與消費者認識、網路安全與防護、智慧聯網可用之頻譜和電話號碼與網址管理等四項。 首先在資料隱私與消費者認識部分,Ofcom認為以現有管制保護智慧聯網下之隱私的效果有限,因此建議英國「資訊專員辦公室」(Information Commissioner's Office , ICO)需要發展未來隱私保護議題之解決方法,並且與政府及其他管制機關就資料隱私之法制議題共同進行,包括將現有之資料保護管制之範圍進行評估,考量是否需涵蓋到所有智慧聯網設施,和訂定智慧聯網資料共享之原則。 第二,在網路安全與防護管理上,Ofcom指出英國2003年通訊法(Communication Act 2003)已就服務提供者所提供之公眾可使用的網路與服務,課與特定安全與防護責任;例如網路與服務提供者必須採取適當的手段管理安全風險,尤其需將對終端使用者之影響降至最低、網路提供者必須採取所有適當的程序,盡可能的保護網路安全。然,Ofcom認為智慧聯網並未直接規定於現有的管制中,例如智慧電網設施之高度安全與防護範圍應涵括私人網路;故,應評估必須規定於法律中的智慧聯網網路與服務種類,以達完善防護。 再者,關於智慧聯網可用之頻譜議題,著重於用於智慧聯網之技術須改進。目前使用之頻譜在2.4和5GHz(此頻譜亦用於Wi-Fi服務);而未來的設施也可能使用到1GHz以下的頻譜,同時Ofcom也說明其將來僅會監視頻譜的利用,而不會開放新的可用頻譜。 最後,在電話號碼與網址管理方面,就智慧聯網設施之網際網路協定,未來可能會從IPv4發展成為IPv6也是相當重要的。Ofcom認為未來智慧聯網可能會發展成一個「相當大數量且顯著的設施」,故採用IPv6將顯得更為重要;然,就目前而言,英國採用IPv6之情況系落後於其他國家的。 Ofcom現正致力於發展新的頻譜管制、數據隱私、網路安全與網址等管制,殊值得繼續觀察以俾利我國智慧聯網管制與發展。
共享經濟創新商業模式於歐盟各國發展所遭遇之公平競爭議題共享經濟(Sharing-economy)為近來很夯的議題,其概念係藉由網路平台分享自有資產、資源、時間及技能及其他有用的事物,透過資源分享能更有效利用或者獲得收入。共享經濟不僅能夠促進經濟成長、鼓勵創業,同時也促進資產有效再利用,許多創新服務成功案例,例如Uber、Lyft、Airbnb等因此產生,然而,這類型之創新商業模式推展至世界其他各國發展時,卻遭遇到法規範的差異,與各國政府監督與管理出發點的不同,對各國政府與創新商業模式皆成為未來的挑戰。 舉例來說,目前Uber公司在法國、西班牙和德國等國禁止其提供服務,由於德國政府認為Uber未事先依法律規定辦理司機與營業車輛登記,故禁止Uber於德國境內服務;而西班牙政府認為Uber公司未取得經營執照,亦禁止其於西班牙提供服務。然而Uber公司認為,上述國家對於公司的發展已產生限制競爭與不公平的對待,進而向歐盟執委會(European Commission)提出申訴。 依歐盟條約(The Treaty on the Functioning of the EU, TFEU)規定,歐盟會員國各該內國法之制定原則上不可抵觸歐盟競爭法(EU competition laws),是以,各該歐盟會員國必須遵守歐盟競爭法訂立至少符合歐盟競爭法的相關規範。因此,若認為歐盟會員國的規範與實務操作有悖於歐盟條約所制定之公平競爭規則時,可向歐盟執委會提出申訴,該委員會如發現確實有違背公平競爭規則時,可要求該歐盟會員國修訂其國家的監管制度。 對此,歐盟、各該會員國之監管部門、市場競爭當局試圖尋找解決問題的平衡點,並在適當的監管與促進創新與競爭的環境下,俾利共享經濟於各國的推動與發展。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。