英政府推動開源碼計劃
由英國政府所資助成立的一項計畫，希望透過開放原始碼廠商目錄及程式碼資料庫的建立等措施，加速公家單位對開放原始碼軟體的採用。這項名為「開放原始碼學院」（ Open Source Academy ）的計畫，是由副首相辦公室（ Office of the Deputy Prime Minister ）的電子創新投資計畫所贊助，預計在本月內將正式宣佈。
參與該計畫的開放原始碼協會（ Open Source Consortium ）執行總監表示，英國的公家機關在開放原始碼的採用上落後於歐洲各國，而這項計畫將改變目前的現況。地方政府已經可以透過網站開始分享程式碼，例如「地方政府軟體協會」（ Local Authority Software Consortium ）的網站。這項計畫裡的其他專案還包括了政府機構的入口網站計畫，可藉以尋找開放原始碼供應商的資訊；以及開放原始碼顧問的專業鑑定模式。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
近期幾家大信用卡公司遭駭客入侵，使得消費者受到了越來越大的身份被盜用的威脅。對此，能使購物更加安全的技術，特別是生物識別技術，包括電影中常見到的虹膜掃描，以及相對普及的指紋，聲音，臉部特徵識別等，越來越引發了人們的興趣。 目前，美國第二大零售連鎖店 Albertson 已經和其他數百個零售商一起加入了生物識別付款的試點行列。該公司發言人表示，新付款方式則大大加速了結帳的速度；另外也可以自動識別是否賣菸酒給未成年人。 不過生物識別技術的根本的缺陷在於隱私問題，因?這項技術意味著對個人資訊的集中儲存。而這個系統必然會成?駭客和其他居心不良者的「蜜罐」，一旦這個儲存系統被攻破，並將受害者的生物資訊惡意更改，受害者將面臨身份被終極盜用的噩夢。
達成京都議定書減量目標 提昇能源效率比課碳稅衝擊小因應京都議定書，經濟部日前引用學界研究報告發現，我國若依議定書原則達成溫室氣體減量目標，總計需投入經費達五八七八億元至八七○八億元。為達成這項目標，政府採取提升能源效率的作法，比直接課徵碳稅，對國內經濟衝擊力道較小。 根據國際能源總署公布資料顯示，台灣CO2排放總量達二億一七三○萬公噸，人均排放量達九．八公噸，皆高於全球平均值，每單位CO2排放所創造的GDP為一．八九（美元／公斤CO2）也較OECD等先進國家平均值低。 經濟部內部歸納CO2減量效果不佳的原因，除政策上採非強制處理態度外，過去十年間，石化、鋼鐵等高耗能產業結構調整緩慢，加上半導體及液晶面板等大量使用全氟化物、六氟化硫的產業訊速成長，使得工業製程中排放的CO2等溫室氣體大幅成長更是主要原因。 依京都議定書條約精神及國際環保現況，我國與南韓同屬網要公約非附件一成員中的「新興工業國」，成為公約下一階段管制對象。致使抑制國內激增溫室氣體排放量已成為我國政府迫切須處理的課題。 在經濟部這份內部研究報告中，也引用臺灣大學農業經濟系教授徐世勳等學者的研究推估，如果台灣要達到京都議定書的要求，將CO2排放量控制在一九九○年水準，則減量成本將達新台幣五八七八億元至八七○八億元。 而學界的這項研究也針對開徵碳稅稅率不同對台灣經濟影響進行評估，推估當對每公噸CO2排放課徵六○○元碳稅時，對經濟成長衝擊為負○．六％，調高至七五○元時，所造成的衝擊則更達負○．七一％。
美國聯邦交通部公布自駕車4.0政策文件美國交通部（Department of Transportation）於2020年1月8日公布「確保美國於自動駕駛技術之領導地位：自駕車4.0」（Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies : Automated Vehicles 4.0）政策文件，提出三個核心原則及相對應的策略規劃： 一、 使用者與社會的保護： 整合自動駕駛技術之安全性，包括防堵對自駕車性能之詐欺或誤導行為，以強化民眾對此新興技術的信心。 與自駕車技術開發商、製造商及服務商合作，預防與降低惡意使用自動駕駛技術所造成的公共安全威脅及犯罪，如制定網路安全標準、於運輸系統之資料傳輸媒介及資料庫設計能夠防止、反應、偵測潛在或已知危險之可行作法。 要求製造商於設計和結合相關自動駕駛技術時，採取具整體風險考量之方式，以確保資料安全性與公眾隱私保護，特別是針對駕駛者與乘客，以及第三人資料存取、分享及使用。 支援與協助自動駕駛技術研發，並透過提供多樣化商品和服務，滿足消費者需求並增加自駕車的普及性，使國人能使用安全且能負擔的移動載具。 二、 保障市場效率： 採取靈活及技術中立政策，由大眾選擇具經濟及有效率的運輸方案。 透過相關智慧財產法規，保護相關技術，並持續推動經濟增長之政策及提升國內技術創新競爭力。 收集與研擬國內外法規資料，並使自動駕駛技術產品及服務能夠與國際標準接軌。 三、 促進與協調各方合作： 積極協調全國自動駕駛技術研究、法規和政策，以利有效運用各機構資源。 參考國際間自動駕駛技術標準及監理法規，並與各州政府及業界共同研擬與整合自動駕駛技術至現行運輸系統標準與相關法規。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。