美國「聯邦通訊委員會」(Federal Communications Commission,FCC)於2010年12月21日表決通過「網路中立性」(Net Neutrality)規則,確保網際網路的自由開放,限制網路服務提供者(ISP)不得針對網路流量與內容進行不合理的管制,保障消費者權益、意見表達的自由、網路服務的競爭與創新。
網路中立性爭議由來已久,自2005年FCC公布網際網路政策聲明以來,對於管制機關是否介入ISP對於網際網路流量與內容之管理,一直爭執不斷。網路上服務與內容的創新驅動寬頻網路的發展,寬頻網路的普及又促進更多的創新與投資,在此時,寬頻網路壅塞的問題也日益嚴重,寬頻ISP為了確保競爭優勢,開始針對網路的流量進行管理,投入新技術建立網路流量的優先權與過濾機制中。
為了避免ISP管理網路的行為影響網路的競爭與創新發展,FCC自2009年開始探討網路中立性之管理規則。
本次公布之網路中立性規則包含五個部分:
1. 透明度(Transparency):
ISP應公開揭露關於網路管理的資訊,包含網路接取服務之管理措施、商業條款,提供消費者及上下游業者做出適當的選擇。
2. 禁止封鎖(No Blocking)行為:
不得任意封鎖使用者及其他網路服務或內容提供者合法使用、接取網路的權利,凡是合法的內容、服務、應用等,皆不得被阻止。
3. 禁止不合理差別待遇(No Unreasonable Discrimination):
不得無故對於消費者接取網路之內容與流量進行差別待遇。
4. 定義合理的網路管理行為(Reasonable network management):
合理的網路管理包括:確保網路的安全與完整、解決網路壅塞的狀況、基於消費者自願的控制與過濾機制。
5. 區分無線行動網路與特殊服務
考量無線行動網路在速度、容量上與固定網路的差異,FCC制訂相關量測的規範,在合理網路管理的條件上,無線行動網路與固定網路將有不同的管制密度。
而FCC也將區分網路特殊服務,有別於單純的寬頻接取服務,特殊服務是在基礎網路上提供主要專業用途的服務,例如VOIP或視訊服務(IPTV),以促進更多元的私人網路投資與更創新的網路服務發展。
新的網路中立性規則仍然受到許多的批評,倡議者認為FCC宣示的管制強度太低,ISP有可能以各種手段迴避管制,公眾利益團體亦認為FCC未禁止「付費優先權」(Pay for priority),將使網際網路出現「高速/慢速」的不公平狀況;而反對者則認為FCC的管制將影響網路的創新服務發展,不利未來的投資。然而無論如何,這仍是在Comcast案受挫後,FCC維護網際網路的開放性所重新邁出之重要一步。
為了瞭解德國消費者對於市面上眾多應用「奈米」科技之消費產品的想法,德國聯邦風險評估研究所(Bundesinstitut für Risikobewertung,BfR)於2007年抽樣調查一千位消費者,並於該年底公布調查結果。根據該問卷調查結果顯示,超過三分之二(66%)受訪者對於奈米科技發展持樂觀態度,並認為應該支持奈米科技的持續發展,並且認為奈米科技改善了生活品質以及其帶來的效益勝過風險。 但是,對於不同領域所應用之奈米科技,受訪者卻表現出不同的態度。因此該研究所所長Andreas Hensel認為,消費者不是依據事實為評價,而是依據「感性標準」。也就是說,他們所「感覺到」的風險在他們理解新科技時扮演重要角色。 相較於2004年所做的問卷調查,目前約有52%的受訪者聽過奈米概念,之前的調查結果只有15%。多數受訪者相信奈米可以幫助醫學領域的發展;其也相信應用奈米於顏料、漆料可提高耐刮與耐磨之能力。在紡織品領域也一樣,民眾相信防污的產品;受到民眾接受的還包括奈米科技在包裝材料以及防曬產品領域之應用。不過,對於其他化妝品卻只有53%的受訪者相信奈米的改善功能。絕大多數受訪者都拒絕將奈米科技應用於食品:69%受訪者拒絕添加「奈米」於調味料,即使奈米可以防止結塊;而就算因此可以延長食物保存期限,也有高達84%的受訪者拒絕在食物中添加奈米微粒。 多數的消費者獲取奈米科技資訊主要來自於大眾媒體,如電視、報紙、期刊與網際網路。但是他們是否相信該資訊,則取決於提供者為何,最受信賴之資訊來自於消費者組織,如消費者保護團體以及產品檢測基金會(Stiftung-Warentest)以及科學界(92%),最不受信賴的資訊則來自於經濟(32%)與政治(23%)。
英國將以NHS基因體醫學服務續行十萬基因體計畫英國政府所提出的「10萬基因體計畫(100,000 Genomes Project)」將於2018年底達成目標,而將以NHS基因體醫學服務(NHS Genomic Medicine Service)作為續行計畫,以促進個人化醫療的發展。 NHS基因體醫療服務的目的在於促進罕見疾病與癌症的診斷以及患者治療的效率,並預期在未來5年達到五百萬組基因定序,以提供具備全面性(comprehensive)以及公正性(equitable)的基因檢測。為達此目的,NHS基因體醫療服務包含5個主要內涵:連結基因體研究中心以成立國家基因體實驗室服務(national genomic laboratory service)、新的國家基因體實驗室檢測文庫(new National Genomic Test Directory)、全基因體定序的相關規範,並與英國基因體公司(Genomic England)合作開發資訊基礎設施(informatics infrastructure)、臨床基因體醫學服務(clinical genomics medicine services)以及發展基因體醫學中心服務(Genomic Medicine Centre service)、NHS負擔統合性的監管職責。 在以NHS基因體醫療服務作為續行計畫的狀況下,若合格的研發人員欲以患者的基因資料進行新藥或是新治療方式的開發需事先取得患者的同意。另外,從2019年開始,全基因定序將被納入特定患者的治療過程中,如罹患特定罕見疾病或具有治癒困難性的成年患者以及所有患有嚴重疾病的孩童患者,以加速疾病的診斷以及減少侵入性治療的次數。
老鼠耳朵LOGO引發商標之爭--迪士尼v.s.加拿大知名DJ加拿大知名DJ Deadmau5去年(2013年)6月向美國專利商標局申請一個貌似迪士尼米奇老鼠樣子的logo為商標(一個大圓加上兩個小圓盤當作耳朵),此舉引發迪士尼的不滿,於本週二向美國專利商標局提出異議。 迪士尼認為Deadmau5所申請的logo跟其知名的米奇老鼠耳朵(Mickey ears)太過近似,若美國專利商標局核准註冊Deadmau5的logo將可能對其在美國及世界各地的事業有所損害,所以迪士尼正試圖阻止Deadmau5於美國取得註冊商標。 根據Deadmau5的律師陳述,Deadmau5一直以來都帶著老鼠頭形狀的頭套出現在各場合,時間已長達10年已上,且已於超過30個國家取得老鼠頭形狀的註冊商標,包含日本、得國、義大利及英國等。 而此位33歲的知名DJ Deadmau5則於社群網路上發文表示他已經決定好要奮力對戰迪士尼,迪士尼此種積極保護其米奇老鼠商標的行為已行之有年、眾所皆知。例如1989年時迪士尼成功透過法律行動的威脅,讓位於佛羅里達州的三家幼兒照顧中心清除了原本漆於牆上的米奇老鼠和其他迪士尼卡通人物角色。 此次商標註冊爭議,迪士尼究竟能否成功阻止Deadmau5註冊取得類似米老鼠耳朵樣式的logo,值得後續關注。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。