網際網址(internet address)在技術上被稱為網域名稱(domain name),若沒有此網域名稱,電腦使用者就需要記住一串又臭又長的數字,例如"165.1.59.220" 而非"ap.org."。
從1984年以來,全球一般通用的網際網址字尾(suffix)多半以”.com”作結尾,但日前全球網域名稱管理機構「分配網域名稱與網址之網際網路管理組織」(Internet Corporation for Assigned Names and Numbers, ICANN)在新加坡召開會議,決議通過開放網際網址字尾不再限於”.com”,未來將可以任何品牌、嗜好、城市等名稱命名。這項決定堪稱是網際網址系統有史以來最大的變革。
ICANN表示,ICANN一直以來都希望能擴張網際網址字尾的數目,然而在商標侵權爭議、出現淫穢字眼等考量下,擴展網際網址字尾的進展顯得緩慢。終於在花費長達六年時間協商討論網際網址字尾之命名及運用,完成撰擬網際網址字尾指導原則(guidelines),並決議通過網際網址字尾新的命名規則。
ICANN將從明年1月12日起開始接受申請,為期3個月,申請費用為185,000美元,每年維護使用(maintain)費為25,000美元。若申請案未遭他人以商標侵權、道德風俗等理由申請異議,將可很快取得核准。若有異議情形,申請案將進行進一步的審議(包括仲裁程序)。若當有兩個以上申請人皆有正當理由申請同一名稱時,ICANN希望雙方能先進行和解,若仍未達成協議,ICANN將會以競標方式決定由誰取得該名稱。
此項消息公佈後,外界揣測備受矚目的娛樂事業、專門販售消費者商品的公司、金融服務業者,將可能紛紛以其品牌或商標名稱,申請註冊新的網際網址字尾。例如相機及印表機大廠Canon Inc.,已計畫申請”.canon”,幾個由銀行及金融服務業者組成的貿易組織也正在評估共同申請”.bank”、”.insure”、”.invest”供其會員日後使用;另有環保團體目前亦評估申請”.eco”作為其網際網址的字尾。
網際網址字尾的大幅開放後,各公司皆可以其品牌、熱銷商品名稱等琅琅上口詞彙,作為其網站的網址,此舉將為公司帶來許多推廣、行銷品牌之機會,可預見明年網際網址字尾的申請熱潮將席捲而來。
線上遊戲新奇的聲光效果與眾多同儕參與的凝聚感,吸引全球玩家爭先投入此一新興娛樂領域之際,遊戲本身的安全性卻也格外值得重視。知名的線上遊戲「 Second Life 」驚傳個人資料外洩事件,遊戲營運商「 Linden Lab 」 9 月 10 號發布公開聲明,表示「 Second Life 」遊戲伺服器於同月 6 日遭到駭客入侵,總計約有 65 萬名玩家的個人資料遭竊。 廣受全球玩家青睞的多人線上角色扮演遊戲( Massive Multiplayer Online Role Playing Game ; MMORPG )「 Second Life 」採取全然的 3D 介面( three-dimensional ),遊戲當中所有的虛擬物件,包括角色、道具與各式各樣的配件均由個別玩家設計與創造,玩家可在遊戲中從事虛擬土地及建築物的買賣並賺取遊戲虛擬貨幣( Linden Dollars );玩家亦可將遊戲中獲取的虛擬貨幣於真實社會中進行現金交易。 營運商「 Linden Lab 」表示,此次駭客係利用「 Zero-Day Exploit 」技術滲透遊戲伺服器,外洩的個人資料包括了玩家姓名、住址、帳號密碼及其信用卡卡號等。 Linden Lab 除已要求所有的玩家立即更改密碼,並將在遊戲的部落格( blog )中提供新的安全方案。
韓國科技部成立元宇宙/NFT安全委員會隨著NFT持續延燒,韓國不少藝術家選擇透過NFT之模式進行數位交易。然2021年11月,韓國金融監督委員會認為NFT不屬於數位資產,也不承認NFT相關之數位交易。根據韓國聯合新聞通訊社(YNA)2022年7月14日報導,韓國科學技術情報通信部( MSIT)與韓國網路振興院(KISA)宣布成立元宇宙/NFT安全委員會,以檢查元宇宙和NFT等虛擬融合經濟的傳播所產生的新安全問題,並強化產業合作。 該委員會由該國元宇宙和NFT相關的平台公司、安全產業、合作社組成,旨在振興安全可靠的虛擬融合經濟產業,分析和共享網絡威脅、安全技術及損失案例,並針對各種安全問題尋求主動響應和解決方案。 虛擬數位資產本身存有爭議,加上公鏈Terra的崩盤造成韓國28萬名投資人遭受巨大損失,使作為主管機關的韓國金融委員會(FSC)和金融監督院(FSS)壓力倍增,宣布制定《數位資產基本法》大綱框架,目前此法將加密資產定義為非法幣資產、非金融商品資產之「第三類資產」,並強調未來將有加密資產委員會進行專門管理。韓國擬積極加強監管虛擬數位資產,擬徹底管理加密投資風險,並加強監管杜絕非法吸金與場外交易。《數位資產基本法》預計於2023年上路。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟MiCA擬於2024年生效並適用於規範NFT歐洲理事會在2022年10月5日公告歐盟加密資產市場監管法(The Markets in Crypto Assets regulation bill, MiCA)草案最終條文內容,此份草案已經歐洲議會眾議員通過並提交歐洲議會經濟貨幣事務委員會(European Parliament Committee on Economic and Monetary Affairs),MiCA將於2023年年初公告於歐盟官方公報,並於2024年生效施行。MiCA屬於歐盟數位金融政策(Europe’s Digital Finance Strategy)之一環,立法目的為統一多種加密代幣(crypto token) 發行和交易的法規架構,以保護加密代幣使用者和投資人權益,為歐盟金融法規未涵蓋的加密資產(如:穩定幣)提供法律確定性,及建立歐盟層級的統一規定。值得注意的是,相關規定歐盟目前並未排除適用於非同質的加密貨幣(non-fungible tokens, NFT)。 草案前言第6c點明文,不應考慮「獨特且非同質的加密資產」(unique and non-fungible crypto-asset)的小部分獨特性和非同質性,因為大量以一系列NFT形式發行加密資產應認定是具備同質性(fungibility)之指標。從而,未來在歐盟發行NFT將適用MiCA規定,包含: 一、適用傳統金融機構資金轉帳規則(travel rules),如:確保加密資產交易可被追蹤、得封鎖可疑交易等以達到防制洗錢與打擊恐怖主義融資之目的。 二、NFT作為一種加密資產,該服務供應商必須確認加密資產來源,確保加密資產並未涉及洗錢或恐怖主義融資之風險。 三、應透過NFT服務供應商協助,才能進行用戶間交易和轉帳。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現