英國的寬頻市場競爭在透過執行網路元件細分化(LLU)政策後,英國電信公司(BT)的對手競爭公司如Sky或TalkTalk,利用BT擁有的電話銅線,提供競爭通訊服務的線路數已達到700萬。這顯示英國電信管制機關Ofcom的細分化政策(LLU)已見成效。
這項政策係在2005年9月,由BT向Ofcom做出具有法律效力的承諾,Ofcom要求BT分拆成立一個新公司,稱為Openreach,負責向競爭對手提供線路出租的批發服務。Openreach是基於功能分離之實體,提供BT和其競爭對手完全一樣的交易條件,如契約條款、價格、系統和商業關係。
政策實施初期,英國電信市場僅有約12.3萬條細分化線路。多數人只能選擇BT作為寬頻及固網電話服務的供應商。
根據Ofcom的最新研究,目前英國有超過1900萬條寬頻線路。其中70%以上是由BT以外的其他公司提供服務,其中許多服務建立在BT的細分化網路元件的基礎上。
現有超過30家不同的公司,為家庭和小型企業提供非捆綁式(unbundled)服務。這有助於提升寬頻網路普及、降低固網電話的價格。與2005年9月相較,當時僅37%的家庭和小型企業有寬頻網路,現在這個數字是71%。
競爭對消費者而言,也帶來較低的費用。根據Ofcom的研究,在2005年最後一季時,消費者每月平均為寬頻網路服務支出約23.30英鎊。今天,他們為相同的服務每月付出大約13.31英鎊。
因此由零售價格、寬頻普及、競爭業者數量來看,英國的寬頻市場競爭已經達到一個重要的里程碑。
有鑑於加密資產(crypto-asset)投資交易潛在風險與市場波動性,美國聯邦準備理事會(Federal Reserve Board)、聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)與通貨監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2023年2月23日發布聯合聲明,提出加密資產增加銀行流動性風險情境,例如穩定幣因市場狀況之變動,導致銀行擠兌使大量存款流出,由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性,加密資產相關資金恐造成流動性風險提高,提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容,有效風險管理作法包括:(1)了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素,以及這些存款易受不可預測波動影響的程度;(2)銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險,並建立有效的風險管理控制措施;(3)應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃(contingency funding planning),例如流動性壓力測試;(4)評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度,以因應加密資產高流動性風險,確保經濟金融穩健發展。
真實遊戲,虛擬價值?試析網路遊戲虛擬財產在民法的定位 日本IT總合戰略本部提出數位程序修正法案,簡化行政流程並提高使用便利性日本IT總合戰略本部於2019年3月18日公告提出「數位程序法案(デジタル手続法案)」,本法案係集結多部法律修正案之包裹法案,包含行政程序網路化法(行政手続オンライン化)、居民基本簿冊法(住民基本台帳法)、官方個人認證法(公的個人認証法)、及個人編號法(マイナンバー法)。該法案的目的,在於應用資通訊技術簡化行政運作並提高使用便利性,藉此增進行政效率,因此在相關法令中明文擬定行政數位化的基本原則,增修推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施,賦予行政機關應履行的各項法定義務,同時為落實各領域推展行政數位化的規劃,制定個別具體規範。 於制定行政數位化基本原則、與增訂推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施之部分,主要為修正原「行政程序網路化法」,更名為「數位行政推進法(デジタル行政推進法)」,定位該法目標與功能為促進社會整體數位化,使國家、地方公共團體、民間業者、國民與其他人於從事各種社會活動時,均能享受到資通訊技術帶來的便利性。該法要求的基本原則,包含數位優先(digital first, 藉由數位手段一體化完成各項手續或服務)、免去重複提供資訊(once only,曾提供的資訊得被保留供再次使用)以及一步到位(connected one-step,謀求複數的程序或服務簡化為一步到位)。至於推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施,則包含要求地方公共團體須致力於達成行政程序線上辦理的目標,授權主管機關訂定得辦理網路身分認證與支付手續費等數位化法定程序、要求行政機關提出實現行政程序線上辦理與廢除紙本附件流程的資訊系統整備計畫等。 另一方面,針對各領域推展行政數位化的具體規範,該法案預備修正「居民基本簿冊法」、「官方個人認證法」以及「個人編號法」,主要內容包含:1. 保存個人電子認證資訊等相關官方服務的適用對象擴及旅外國民,同時得發行旅外國民之官方個人認證之電子證明書與個人編號卡,使其得透過網路使用相關的行政電子化服務;2. 長期且確實保存本人過去的居住遷徙紀錄,增設住民票註銷後原有相關記錄仍予以保留的「除票」制度,使國民過去的居住地紀錄,不會因為變更戶籍、依法註銷原戶籍地的住民票而消失;3. 過去使用官方個人認證之電子證明書與個人編號卡時須輸入密碼,官方個人認證法修正案則授權主管機關增設其他不需輸入密碼的使用方式,以呼應擴大電子證明書使用範圍的政策規劃;4. 賦予個人編號IC卡(マイナンバーカード)作為獨立有效之身分證明文件的地位,廢止原依法需和個人編號IC卡併用的紙本通知卡(通知カード)制度,免去個人住所等基本資料變更時,需同步更正通知卡紙本登載資訊的行政程序,減輕主管機關負擔。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)