美國聯邦通訊委員會FCC於2011年12月13日宣布新的補助計畫,提供低價的寬頻網路及電腦給計百萬戶之低收入戶,以消除數位落差。
美國聯準會(Federal Reserve)的研究報告指出,在同樣條件下,家裡擁有電腦與寬頻網路的學生比未擁有的學生,畢業率高出6%至8%。由此可見數位發展普及化的重要性。
與新加坡和南韓高達90%的寬頻普及率相比,美國現今仍有將近三分之一的人口,亦即約一億名美國民眾無法在家使用寬頻網路,因此FCC與相關業者成立一個名為「Connect to Compete」的非營利組織(private and nonprofit sector partnership),以提高寬頻網路的普及,並改善弱勢團體與一般民眾的落差。且此一計畫所需的經費非由政府支出、全民買單,而是全數由業者負擔。
此項計畫的補助標準為,任何符合公立學校午餐補助資格的家庭即可受補助,其每個月補助9.95美元以接取寬頻網路,並可購買最高150美元的電腦、並獲得免費的數位知識訓練。
此計畫規劃自2012年春季開始實施,部份城市率先執行,並預計於2012年9月前延伸至全國各個城市實施。
英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
2005年為中國大陸電子商務法制年中國大陸於四月一日頒布實施「電子簽名法」後,將為電子交易、信用管理、安全認證、線上支付、稅收、以及隱私權保障等議題拉開序幕。雖然中國大陸對「公司法」、「票據法」、「證券法」與「拍賣法」均進行修訂並頒布新版本,然而卻未與「電子簽名法」銜接,也因此勢必進行後續修訂工作。 此外,為了加速立法進度,國務院辦公廳與國家發改會前後發布「關於加快電子商務發展的若干意見」與「電子商務專項通知」,信產部等部委的專項扶持基金並已開始接受電子商務企業的申請。同時,中國民生醫藥商務網的 CEO 表示,隨著中國大陸逐步開放外資進入電子商務、物流與線上支付等領域,中國電子商務企業必須盡快跨越誠信、支付、物流、稅收、盈利等五大面向,以贏得二次發展之歷史契機。
Other Transaction(OT)於新創政府採購之應用今(2018)年2月,一家成立於2013年、位於美國維吉尼亞州的雲端策略服務公司REAN Cloud Llc.以其他交易(Other Transaction, OT)模式獲得了美國國防部(Department of Defense)5年合計9.5億美金的合約,讓OT自2016年10 U.S. Code §2371b正式生效進一步確認美國國防部針對原型(Prototype)及其後續之產品開發適用OT以來[1],再次引起討論。 OT源於冷戰時期的美國,主要用於讓聯邦政府部門取得尖端國防技術的研究與發展(Research and Development, R & D)成果和原型。OT並非傳統之契約(contract)、授權書(grant)或合作協議(cooperative agreement),且法並無明確定義OT究竟實質內容為何。OT不受聯邦併購規則(Federal Acquisition Regulation, FAR)所規範,更接近一般私人商業契約,因此具備極大的合作彈性,可大幅度縮短私部門與政府合作常碰到的冗長時程。由於OT快速、彈性的這兩項特質,近年來應用於國防以外之新創或尖端科技之公私合作亦逐漸普遍。 然OT雖然簡化了政府採購的時程與限制,但同時也減少了問責可能性和透明度,因此目前只限具備美國國會授予其他交易授權(Other Transaction Authority, OTA)的聯邦政府機構得以使用OT。在美國計有太空總署(NASA)、美國國防部、美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration)、美國運輸部(Department of Transportation)、國土安全部(Department of Homeland Security)、運輸安全管理局(Transportation Security Administration)、衛生與公共服務部(Department of Health and Human Services)、美國能源部(Department of Energy)獲得國會授予OTA,其餘未獲OTA之政府部門僅得以在聯邦預算管理局(Office of Management and Budget)主任授權下有條件地使用OT。 尖端技術的R&D在不同領域皆有其特殊性,難以一體適用FAR,是以OT在實務運作上為兼顧持有尖端技術的公司重視速度和營業秘密之特質與採購之公平性,其運作模式通常為:聯邦政府成立某種技術領域的OT聯盟(consortium),私部門的潛在締約者可以申請加入,繳交會費並同意該聯盟的約定條款。聯盟之約定條款通常較政府採購契約來的有彈性,例如智慧財產權的歸屬是以個案個別約定。擁有OTA之政府機關嗣後可向聯盟成員徵求產品或服務白皮書,之後再從中挑選優秀者進一步繳交更詳細的產品或服務計畫書,最終經由聯盟管理機構(consortium management organization)挑選出最適者。 OT與OT聯盟的運作模式,為公私合作提供極大的法律彈性,且非常迅速。平均而言,從政府徵求白皮書到成功找到最適者,不過兩個月時間。時間與彈性乃是新創企業或尖端技術持有者與政府合作時最有疑慮之處,OT可以解決此一問題。然需注意OT在適用上仍存在諸多挑戰,例如成效難以評估、較不透明導致監督困難、智慧財產權歸屬爭議等,有待克服。 [1] 美國國防部在此前乃是遵循Section 845 of the National Defense Authorization Act(NDAA) for Fiscal Year(FY) 1994, Public Law 103-160適用OT。
日本經產省修正〈電子商務交易及資訊商品交易等準則〉日本經濟產業省於2018年12月19日修正「電子商務交易及資訊商品交易等準則」(電子商取引及び情報財取引等に関する準則,以下稱「本準則」),主要係因應2018年《不正競爭防止法》在促進資料利用之環境整備方面,以及《著作權法》在應取得著作權人同意之行為範圍部分之修正。 本準則首次公布於2002年3月,係經產省透過學界、產業界及金融界專家、相關主管機關、消費者等各方合作,整理民法等各相關法規釋疑而成,因此,須隨著法規修正更新本準則中的法規適用、爭點、說明等內容。經產省期能透過本準則提高交易當事人對電子商務交易及資訊商品交易相關市場的可預見性(foreseeability),並促進交易。 本準則此次修正相關重點如下: 於網站上販售或公布用以安裝程式或存取、複製數位內容(digital content)及程式之帳號及密碼者,應負相關衍生之法律責任。 針對透過網路蒐集、輸出、於內部網路登載、投影他人著作物等利用行為者,加以限制規範。 若學校授課、企業培訓係使用網路進行遠距教學,或遠距教學服務之供應商有償向學校、企業提供課程而違法利用他人著作物者,則學校、企業、服務供應商須依著作權法負相關法律責任。 使用者(被授權人)基於契約取得供應商(授權人)之同意得以使用資訊商品,縱使該資訊商品之智慧財產權(著作權、特許權)受讓予他人,使用者仍得繼續使用該資訊商品。 因體驗版之手機應用程式、軟體、共享軟體,對使用功能或使用期間有所限制,若行為人違法散布解除限制方法於網路者,則行為人應負之法律責任。 向第三人提供全部或部份有償之資料集(dataset)等行為者,加以限制規範。 針對使用P2P共享軟體將檔案上傳至網路、自網路上下載以及提供P2P共享軟體等行為,就是否違反著作權法進行討論。 拍攝到第三人著作物之合理使用。