英國不贊同歐盟新視聽媒體服務指令
自 2005 年 9 月起，歐盟開始針對電視無國界指令（ Television without Frontiers Directive ）的修正進行討論。歐盟考慮將該指令修改為視聽媒體服務指令，擴大其規範範圍，使其包括各種與電視相似（ TV-like ）的服務，並將所有視聽媒體服務區分成線性（ linear ）及非線性（ no-linear ）服務，分別給予不同程度的管制。
不過英國有許多業者及團體對於這項新指令的制訂深表不贊同，其認為： (1) 就非線性服務（例如隨選視訊）而言，目前既有法規以及業者自律規範已足以保障消費者； (2) 線性及非線性的分類方式可能不適宜作為法律定義的基礎； (3) 新指令將可能阻礙新進業者參與市場的意願，甚至導致投資者轉向其他國家發展。所以希望透過連署，要求歐盟重新檢視這項新指令。
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
自日本產業競爭力強化法暨特區立法談監理沙盒立法之推動與課題 電子支付指令可望具有書面支付憑證的同等效力中國大陸為推動商業銀行電子支付業務健全發展、保障電子支付業務中當事人之權益、防範電子支付業務風險並確保銀行與客戶之資金安全， 繼 中國銀行業監督管理委員會 （銀監會）於 5 月 19 日發佈《電子銀行業務管理辦法（徵求意見稿）》（草案）之後，中國人民銀行 於 6 月 9 日公佈《電子支付指引（徵求意見稿）》 （草案）， 公開諮詢大眾的意見。該草案規定電子支付指令 ( Electronic Payment Instruction, EPI ) 與書面支付憑證可以相互轉換，兩者具有同等效力。 為達到安全控制，該草案不僅要求銀行採用規定的資訊安全標準、技術標準、業務標準，建立有效的管理制度，同時要求確保業務處理系統的安全性、交易資料的不可否認性、資料儲存的真實性、客戶身份的辨識性，以妥善管理安全認證資料。此外，該草案還對支付過程中所發生的錯誤與責任作了詳細規定。 在風險控制方面， 銀行亦應針對不同客戶，在電子支付業務類型、單筆支付金額和每日累計支付金額等方面作出合理限制。銀行通過網路提供網上支付業務，公司行號與個人客戶之單筆支付金額不得超過 5 萬元。 該草案所稱電子支付是指公司行號或個人通過電子終端機，直接或間接向銀行業金融機構發出支付指令，實現貨幣支付與資金轉移。 電子支付的業務類型分為網上支付（透過網路）、電話支付、移動支付（透過行動通訊設備）、銷售點終端 (point of sale) 交易、自動櫃員機 (ATM) 交易和其他電子支付。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日，美國商務部國家電信和資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）發布「人工智慧問責政策報告」（AI Accountability Policy Report），該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估（Independent Evaluations）或是第三方評測，期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法，分別如下： 1.人工智慧稽核指引：聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引，該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露：人工智慧系統雖然已經應用在許多領域，但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤（Nutrition Label）的方式，使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準（Liability Standards）：聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準，以解決現行制度下，人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源：聯邦政府應投入必要的資源，以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如： (1)資助美國人工智慧安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute）； (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）； (3)提供獎金和研究資源，以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊； (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具：NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具，以評估人工智慧系統之使用情況，例如透明度工具（Transparency Tools）、認驗證工具（Verification and Validation Tools）等。 6.獨立評估：NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管，特別是可能侵害權利或安全的模型，應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力：NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊，並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約：透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作，以建立人工智慧風險的問責機制，並確保該問責報告之建議得以落實。