英國Ofcom公佈光纖網路備援電池之管制指引
因預期超高速網路在英國將被廣泛佈建，Ofcom於2011年6月啟動諮詢程序，徵詢各界光纖網路備援電池的管制指引，以確保消費者的緊急電話服務；並於同年12月公佈諮詢結果與更新管制指引。
英國境內光纖到終端（FTTP）服務的覆蓋率已達到58％，雖得以提供消費者更高速的上網與影音內容，但卻有停電時無法運作的先天缺陷。由於傳統電話運作所需的電力係經由業者機房透過銅絞線供應，故即便消費者終端停電，仍能緊急電話。因此Ofcom曾於2009年要求公眾電話業者（PATS）確保消費者終端有維持供電4小時以上的備援電池，以保障民眾的身家安全。而此項管制則是納入ECN/ECS業者之第3項一般條件的管制中，業者有因而有遵守的義務。
此次徵詢結果，Ofcom確立了以下兩點管制指引：
1. PATS必須確保提供備援電池：PATS若由消費者選擇是否安裝備援電池，將被認為不符義務。若PATS選擇由消費者負擔更換電池之責任，應提供適切指引並確保易於取得電池；若責任由PATS承擔，則應建立適切處理程序。
2. 備援電池最低供電時數降為1小時：主要理由為英國大部分的斷電事件都不超過1小時；且行動電話相當普及，增加了安全保障。而備援電力降為1小時後，將使其電池更輕便和更易分離，因而更易於產製購買、取得與安裝。不過對於歷史上曾發生斷電超過1小時的家戶，PATS仍有義務確保較長時間的備援電力。
- The Office of Communications[Ofcom], Guidelines on the use of battery back-up to protect lifeline services delivered using fibre optic technology (Dec. 19, 2011) [ pdf ]
- The Office of Communications[Ofcom], Battery back-up for superfast broadband services which use fibre optic technology - Proposed guidelines on General Condition 3 for next generation fibre access [ pdf ]
經濟部、金管會刻正規畫將企業員工分紅改列費用，並預計自九十六年度實施，以與國際會計處理原則接軌，預料將對高科技業將造成相當之衝擊。 國際會計準則都是將分紅列為費用計算，唯獨台灣是用盈餘在分配員工分紅，為與國際會計準則接軌，將分紅列入費用應是未來趨勢，可讓財報更加透明化，新今年 4 月 28 日 立法院修正通過的商業會計法第 64 條規定，公司企業應將員工分配盈餘在財報上改列為費用，以公平市價作為計算基準，並將另採行政命令或解釋令公布入帳方式。 不過員工分紅若以市價列入費用，公司帳上賺的錢就會減少，尤其是高價股、高配股的公司影響尤甚；另一方面，新規定亦可能使這些公司趕採股票選擇權，以或提高底薪、現金分紅等方式來降低衝擊，否則若是獲利都被「員工配股」稀釋光了，財報會非常難看。因此，高科技業者則希望主管機關能放寬買回庫藏股分配員工及員工認股權證規定，以降低衝擊。
美國聯邦貿易委員會第一起關於智慧聯網案例之簡介—In the Matter of TrendNet, Inc. 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）
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