美國政府與業者合作補助低收入戶學童低價的寬頻網路與電腦

  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。

相關連結
※ 美國政府與業者合作補助低收入戶學童低價的寬頻網路與電腦, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5639&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/03)
引註此篇文章
你可能還會想看
93年國人申請發明專利數量大幅成長28.39﹪ 創新研發成果明顯躍進

  93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標,均呈現相當幅度成長,顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。    93年專利、商標申請與核准統計出爐,全年專利新申請案件總數72,105件,較92年的65,742 件增加6,363件(9.68﹪),本國人申請案43,038件,外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件,較前一年增加6,107件(17.05﹪);本國人發明申請案16,754件,較前一年大幅增加3,705件(28.39﹪),顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件,比92年大幅增加24,333件(57.82﹪),此係因93年7月專利法修正實施,新型專利改採形式審查,縮短專利審查時程,及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。    93年商標申請案依類別統計為72,650件,比92年申請案件數65,907件,增加6,743件(10.23﹪),;93年商標公告註冊案計54,912件,較前一年74,572件減少19,660件(-26.36﹪);依類別計55,986件,均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度,不同類別毋需另提出一獨立申請案,因此依類別統計數會比申請案件數多。

美國制訂「促進政府資訊開放」行政命令及推動「藍色按鈕倡議」計畫

  美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令(Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information),推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統(GPS)等資訊對於私部門產業創新及新創事業(entrepreneurship and star-up)之正面影響,盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下,將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾,帶動整體經濟正面循環發展。之前,美國推動聯邦政府資料開放政策,重要者為白宮科學技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)於2009年3月份啟動「開放政府倡議」(Open Government Initiative),民眾可透過「Data.gov」入口網站 ,取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。   近年來,在公部門政府政策鼓勵導引下,不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準(sectoral interoparability)。以醫療衛生領域為例,從2010年開始,歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」(Blue Button Initiative),病患得透過特定網頁(web-based)簡易下載其健康資訊(health information),並可供重複利用的格式下;同時,患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者(health care provider)、保險公司和信任的第三者(trusted third parties)。該倡議更挑戰軟體開發者(developer)在藍色按鈕的基礎上,開發更多的Apps軟體,使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域,近似於藍色按鈕倡議,白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月,也發起了「綠色按鈕倡議」(green button initaitive),挑戰美國境內大小事業單位(utilities)投入參與該倡議,研發一個機器可讀取之開放格式(a machine-readable open format),使消費者得透過連線網路重複近取之。   有鑒於網際網路開放的特性,且近年來來自外國網路攻擊不斷,於2013年2月份,NIST與國際間重要標準組織,如ISO、IEC和IEEE,首度就感應網絡(sensor networks)、機器對機器(M2M)和智慧聯網(IoT),提出一個跨界面之共通標準計畫(ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP),該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸(檢測)、全球獨特辨識、政策控制和加密,此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。

立法責令ISP業者留存紀錄之呼聲日益高漲

  立法強制 ISP 業者記錄客戶使用狀況以供日後調查之用,此等呼聲近來日形高漲。部分行政部門官員業已表態支持此一作為;另有數位國會議員亦主張,應儘速推動聯邦層級之立法,以協助執法部門對付兒童色情( child pornography )問題;甚至在科羅拉多州,目前已有相關法案進入該州參議會接受審理。   立法強制業者留存資料或記錄的作法,固然對於揭發犯罪繩之以法甚有裨益,但由於可能會讓警方得以取得電郵往來、網頁瀏覽、聊天記錄等向來可能經過幾個月之後就會刪除的資料,以致隱私保障人士以及 ISP 業者普遍對此甚感憂慮。歸納而言,其理由主為以下三點:第一,何人始有權限近用相關資料,探查他人上網行為之紀錄,仍待釐清;第二,存留該等資料所需空間勢必可觀,費用究竟由誰支應,亦屬未定;最後,現行法制是否對於警方辦案確實造成障礙,同樣有待探討。   美國司法部( the U.S. Department of Justice )去年即已逐步開始推動相關立法,而歐洲議會( the European Parliament )去年 12 月審議相關條文增修,要求 ISP 業者以及電信業者就其經手傳輸之所有電子訊息以及通話,均須保存相關紀錄 6 個月至 2 年之譜,更是引發諸多關注及討論。美國眾議院( the U.S. House of Representatives )能源商務委員會( the Committee on Energy and Commerce )監控調查組( the Subcommittee on Oversight and Investigations )預計本月 27 日將召開另一次聽證會,持續就此議題詳加探討。

歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

TOP