公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米.巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。
促進公共安全無線寬頻通訊的使用,是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架,使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話,替代傳統上所使用的對講機。
其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機,可是大多數的911電話通報中心,並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry,NOI)可取代傳統的電話,使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中,但通過行動通訊業者所提供的數據,仍可定位需救助者的方位。
美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用,將有助於其提升整體緊急救護的效率。
歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。 在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。 而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
何謂「標準必要專利」?標準必要專利(standards-essential patents,SEPs)是國際標準組織所採行的一種專利運用模式,主要係為了使標準共通技術普及之同時平衡專利權人之利益,將技術發展中重要的標準共通技術結合專利保護,同時均要求專利權人須簽署FRAND(Fair,Reasonable and Non-discriminatory)條款,以公平、合理、無歧視之原則收取合理數額之專利授權費供標準化組織成員有償使用。然而,因專利本身即是一種合法壟斷,是以標準必要專利之授權模式可實現利益最大化;但涉及到具高度共通性又難以迴避的技術時,應當避免少數專利權人濫用專利權和市場壟斷。因此,專利權人和被授權人之間,對於收取合理專利授權費之議題,在一直無法取得共識之下,往往訴諸法律解決。從美國聯邦法院涉及標準必要專利侵權之訴訟案例,可看出美國針對標準必要專利目前主要有下列幾種趨勢:(1)合理之專利授權費以該技術佔產品元件之比率計算;(2)標準必要專利之授權費金額逐步降低;(3)專利權人必須先進行授權流程(4)不能直接申請禁制令。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
「你在哪裡? 我正在看著你!! 談行動定位服務與隱私權保護」