開原碼授權 印度要走自己的路
印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License （知識公共授權，簡稱 "KPL" ）的計畫，這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子，但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境，開發者既可以借助開放原始碼的合作力量，又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。
Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮，印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫，鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。
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
歐洲商會在10月26日舉行記者會，公布「2006-2007 年建議書」。該份建議書肯定我政府改善投資環境的努力，但該商會仍然呼籲政府要加速兩岸貿易正常化、強化內部溝通與外部協調，才能提供最完善的國際投資環境。 根據統計，歐盟在台投資大幅躍升，今年更超越美國在台投資總額，居外資在台投資第一位，顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心；政府也有決心繼續鬆綁法規，強化區域整合，以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題，經建會已對於各項議題作出初步回應，並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。 經建會胡勝正主委強調，歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量，例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資40 ％上限等，將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規劃；其至於他屬現行政策可行但未解決問題，經建會將持續協調相關部會，朝開放的方向規劃推動。
歐盟執委會通過下世代接取網路管制建議歐盟在今年5月19日公布的數位議程（Digital Agenda）中，設定了多項寬頻建設目標，包括所有歐洲民眾於2013年均能擁有基本寬頻， 2020年擁有30Mbps以上的高速寬頻，與50%以上的歐盟家戶擁有100Mbps以上的超高速寬頻。為達成此項目標，歐盟執委會於今年9月20日提出了採納下世代網路管制建議（Commission Recommendation on regulated access to Next Generation Access Networks（NGA））、提出未來五年的無線電頻譜政策計畫，與鼓勵公、私部門進行寬頻網路投資等三項主要推動措施。 在NGA管制建議正式公布前，執委會曾於2008年與2009年兩度就建議草案進行公開資詢。執委會認為，此一建議除了可提升管制明確性，避免管制假期（regulatory holidays）外，並在鼓勵投資與維護競爭間取得適當平衡，其重要管制原則如下： 1. 管制者對於獨占業者之光纖網路接取進行成本訂價管制時，應藉由風險溢價（risk premium）充分反應投資風險，使投資者能獲取具吸引力之利潤。 2. 管制者應採取適當的接取管制措施，促使新進業者進入市場，使其可依投資階梯（ladder of investment）逐步建置其自有網路，促進基礎設施競爭。 3. 管制者所採取之事前管制措施，應反映個別市場與城鄉區域之市場競爭差異。 4. 管制建議強烈支持NGA網路的共同投資，並對長期或大量的光纖迴路接取合約，允許在一定條件下給予價格折扣。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
從日本政策看我國音樂產業海外拓展之必要性及有效作法