英國ISP業者主動揭露網路速度資訊
2011年5月英國電信主管機關Ofcom（Office of communications）對英國境內寬頻網路速率現況進行調查，寬頻網路平均下載速度從去年11月的6.2Mbits/s增為6.8Mbits/s，且有近半（47%）的使用者可享受到超過10Mbit/s的速度。
但廣告速度與真實速度間的差距擴大，今年5月業者平均廣告速度為15Mbit/s,，較真實速度6.8Mbits/s差距為8.2Mbit/s，而2010年11月平均廣告速度13.8Mbit/s真實速度6.2Mbit/s，差距為7.6Mbit/s。上述的差距主要發生於ADSL網路，英國有近75%的使用者仍用ADSL，此種傳輸方式將受到距離、纜線品質的影響。因此大多數業者所宣稱的20Mbit/s下載速度，僅能達到6.6 Mbit/s。有超過1/3的使用者速度為4 Mbit/s或更低。
F英國今年7月正式實施之寬頻速度自律規則（Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds），為業者自願加入。除提供消費者「典型的速度範圍」（Typical Speed Range, TSR）資訊外，若消費者可使用速度小於業者宣稱之速度範圍，且業者無法解決問題時，在3個月內使用者可更換其他業者而無須罰款。目前已有BT、O2、Virgin Media等17家ISP業者加入自律規則中。
以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月05日 為因應人工智慧的發展需求，各國開始重新檢視個人資訊保護體系與資料運用需求間之平衡，韓國個人資訊保護委員會（以下簡稱PIPC）發布的新一期基本計畫，具體回應此致力平衡的趨勢[1]。該計畫首度將AI風險治理提升為韓國個資保護政策的最高主軸，事故因應策略與規範原則均明顯轉向，以「值得信賴的個人資訊環境，安心享有的人工智慧（AI）社會」為願景，建立韓國未來3年將推動之個人資訊政策藍圖。 壹、事件摘要 韓國PIPC於2026年7月3日發布《促進以信賴為基礎之人工智慧（AI）創新的第3次個人資訊保護基本計畫（2027-2029）》。韓國個資基本計畫係PIPC依法每3年會同中央行政機關首長共同訂定之計畫，提出：AI大轉型時代個人資訊保護體系革新、確立以事前預防為重心之保護體系、提升策略性個人資訊治理層級、增進國民權益及落實信賴文化等4大策略及12項推動課題[2]。希望藉此可以因應處理，因AX（人工智慧轉型）資料需求急遽增加及資料運用方式改變，法律不確定性隨之提升、以事後制裁為核心的既有管理查核體系韌性不足、權利救濟制度之近用性受限、數位環境日趨複雜等情況，對個資所可能擴大產生的難以預測議題。 貳、重點說明 韓國個資基本計畫之四大策略具有清楚之推進邏輯，自資料治理架構之根本轉型出發，先解決「AI能否合法使用個人資訊」之前提問題，使資料運用取得規範上的合法性基礎；繼以常態性查核、責任與誘因機制、韌性基礎設施等三個層次，控管開放隨之而來之風險，避免規範鬆綁演變為保護真空；再透過強化部會共同管理與跨境傳輸網絡擴大，確保國內監理轉型與國際資料流通接軌，使企業於跨境營運時有一致可循之規則；最終回到個別國民，透過單一窗口與新型救濟工具，確保相關政策效益得以具體反映於國民實際感受之權利保障上。此四層推進由制度鬆綁走向風險控管、再走向治理整合、終及國民權益，構成一條完整的政策論證鏈，而非各自獨立之政策拼圖。 一、革新AI時代個人資訊保護體系 （一）轉型為能靈活反映AI環境之個人資訊監理體系 1. 迅速消弭人工智慧轉型（AX）過程中伴隨之個人資訊處理不確定性，設置「人工智慧轉型（AX）安心支援中心」，作為量身訂做之創新支援綜合窗口，作為全國各地皆可連結、運用假名化、匿名化資料的據點。 2. 藉推動MyData第2階段（自2027年起），建立、推廣將所生價值回饋予資訊主體之機制，並以資料融合技術為基礎，推動解決福祉、照護、醫療等社會難題。 （二）強化因應AI基本社會之隱私風險對策 1. 檢討代理式AI（Agentic AI）決策責任架構，並就實體AI（Physical AI）常態性資訊蒐集環境因應之權利保障、事前風險評估等，設計新興技術監理體系，研擬得以超前因應急遽變動AI網路威脅之風險管理模型。 2. 為確立正確性、透明性，將深偽技術（deepfake）等資料竄改之防範對策、冒名防範及AI透明性予以制度化。 二、確立以事前預防為重心之保護體系 （一）透過常態性查核體系強化事故預防 1. 建置高風險群集中查核、部會聯合查核等常態性查核體系，並藉導入結合AI技術之評鑑（含資訊保護暨個人資訊保護管理體系ISMS-P認證）。 2. 對公部門，將優先推動強化額外安全措施基準、建立包含脆弱點查核、查核結果公開在內的常態性防禦體系，提升查核及評鑑制度之實效性。 （二）強化事故發生的預防措施與採行誘因 1. 強化積極性獎勵措施，給予超前部署保護投資者減免外洩課徵金（性質為代替不利行政處分之金錢制裁，與我國「罰鍰」概念未必完全對應）。 2. 支援代表人（CEO）及個人資訊保護長（CPO）之法定角色責任於實務現場落地。 3. 強化提升鑑識技術、建置技術分析環境等調查能量，並以履行強制金強化調查實效性，大幅強化個人資訊監督功能及法規違反嚇阻力。 4. 強化因應個人資訊非法流通措施，包括新設非法流通處罰依據、提升偵測、刪除技術等。 （三）建置以強化韌性為目標之保護基礎設施 1. 轉型以中小企業外洩時之復原因應技術支援為核心，確立以韌性為核心之因應體系。 2. 推動建立因應實體AI擴散之資安實體整合安全體系，並考量代理式AI型攻擊增加之情形，推動安全措施基準改善。 3. 推動加密技術開發及個人資訊保護強化技術（PET）研究開發（R&D）之擴大，並培育保護專業人才、建置AI資安人力平台。 三、提升個資治理橫向整合、保障國際傳輸安全 （一）就通訊、教育、僱用等高風險領域，強化由主管部會共同管理之機制，並於個人資訊威脅發生時建置早期預警體系，強化危機因應能量。 （二）消弭重複監理、確保數位監理整合性，強化與金融、公平交易等相關監理機關間之協力，並與人工智慧及資料政策主管機關密切協力，釐清數位領域各法令間之適用關係。 （三）依法律體系相似性、貿易規模等因素，採取量身訂做之因應方式擴大與不同國家的資料相互傳輸網絡，並強化對保護水準相對不足國家之資料管理因應能力，將安全威脅降至最低。 （四）運用標準契約條款、拘束性企業規則（Binding Corporate Rules, BCR）工具，擴大安全跨境傳輸。同時並行實施跨境傳輸現況調查、新設跨境傳輸影響評估等，一併建立風險管理體系。 四、完備單一窗口國民權利保障支援體系 （一）建置自外洩侵害發生時之申報起，至損害賠償止解決全部程序之單一窗口支援體系。 （二）開發以AI為基礎之資訊主體權利行使工具（AX平台），以支援國民簡便確認自身個人資訊處理現況並行使權利。 （三）設立資訊主體權益增進專責機構、推動導入損害回復同意議決制、積極辦理爭議調解等，落實迅速之損害賠償及爭議解決制度。 參、事件評析 韓國於前一期計畫（2024-2026）係以「引領資料經濟時代」為首要策略，AI僅列為其中一項課題，聚焦自動化決策、生體辨識、雲端服務等個別監理精進，事故因應以「法制嚴正、迅速執行」為主軸，偏重裁罰而非預防。此次計畫將AI提升為因應核心，依風險程度為比例對應的監理措施，並以韌性支援協助取代單純之事後裁罰思維，同時新增課徵金減免、履行強制金等積極與消極誘因並行措施，顯示韓國個資治理已由個資風險監理層次，朝向積極運用與保護的治理機制強化方向推進。其以「以風險程度區分監理密度」的設計思路，讓大規模生物特徵資料處理、AI訓練用個資等高風險情境課予更嚴格之事前把關義務，但相對地，亦在一般個資利用情境簡化合規負擔。 我國將來個資面對AI發展，所需處理的議題應非僅有消極之違規處罰、行政檢查，而是如何透過積極配套措施，在強化保護的同時促進個資的運用。本文建議未來個資會裁罰體系外，應參考韓國的因應策略，透過減免機制正向誘導企業自主投資保護措施，避免企業因唯恐受裁罰而於事故發生後選擇隱匿、而非通報；以扶助企業營運韌性角度，提供支援方案。在個人資料權益保護面，修法賦予資料可攜權並擴大運用我國MyData平台，強化個人資料運用的自主與權益主張支援，有策略地因應AI浪潮下的個資發展趨勢。 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） [1]韓國個人資訊保護委員會新聞稿，《促進基於信任的人工智慧創新第三個個人資訊保護基本計畫（2027-29）》發布，2026年7月3日，網址：https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=12228（最後瀏覽日：2026/09/23）。 [2]同前註1，詳見該頁面新聞稿及其計畫全文附檔，[260703 10시보도] 신뢰로 여는 AI 혁신, 달라지는 개인정보 체계로 이끈다(정책과).hwpx。
日本發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性，日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。 在第4次行動計畫，關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量，盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生，並提升從事故中恢復的速度。因此，第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外，較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面，要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面，分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊，並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分，日本從功能保證的觀點出發，新增風險情況對應準備的要求，包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上，該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。 另外，第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統，從原有的運轉監視系統變更為智慧電表，以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。
英國取法美國國防先進研發署研發補助機制，提出先進研究發明署法案英國商業、能源暨產業策略部（Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2021年3月2日向英國國會提交「先進研究發明署法案」（The Advanced Research and Invention Agency Bill），作為英國政府設立獨立研究機構「先進研究發明署」（Advanced Research and Invention Agency, ARIA）的法源依據，用以補助高風險、高報酬之前瞻科學與技術研究，將仍處於想像階段的新技術、發現、產品或服務化為現實。 本法案授予ARIA高度的自主性，使ARIA得以招攬世界頂尖的科學家與研究人員，規劃最具前瞻性與發展潛力的研究領域提供研發補助；同時也給予相較於其他研究機構更多容許失敗的彈性，並明確指出失敗是前瞻科學研究必然經歷的過程。ARIA對於研發資金的運用將因而獲得充分的自主性與彈性，包含對於研究計畫提供快速啟動基金與其他獎項做為激勵措施，或是依據研發進展即時決策是否延續或中止。 ARIA取法自美國國防先進研發署（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA），美國DARPA在網際網路、GPS等技術研發上的成就，直到近期支持針對COVID-19的mRNA疫苗及抗體療法從而取得重大進展，在在顯示了DARPA模式的可行性與重大影響力，而其成功的關鍵在於高度的自主性、靈活性以及最少的行政程序障礙，因此法案將允許ARIA不受政府採購相關限制、並免於政府資訊公開的義務，以減少行政程序對於研發進程的影響。但ARIA每年度仍須向國家審計署提供年度會計報告以作為政府對其最低限度的監督手段，除此之外，商業部長將有權中止與敵對勢力對象的研發合作或結束特定的研究計畫。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）