FCC通過命令以促進飛機上網路服務

  為促進電信市場競爭與服務之普及,在2012年12月28日美國公佈FCC12-161命令,而透過該項命令,預計未來不論機組人員、亦或是旅客於商業客機、自用客機內,使用網路服務的比例將會提升。FCC認為此舉不僅可滿足消費者對無所不在(Ubiquitous)網路的需求外,亦可促後使經濟成長與創造就業機會。

 

  其實,早於2001年,美國政府就透過同步軌道的方式(Geostationary-Orbit)開放網路服務,但在設置上必須設置多個地球站(earth station),而FCC所命名的Earth Stations Aboard Aircraft(ESAA),則延續過去設置於車輛、船舶之技術,在飛機外部安裝接收器,以和衛星固定業務(fixed satellite service)作為骨幹,使乘客手機透過例如Wifi技術取得網路服務;至於,在頻段的使用上,相較過去以非有害干擾為前提,ESAA則有明確之規定:下傳(downlink)頻率之選擇是依循車輛、船舶執行相同服務的規定、並考量將經過不同國域與領海,故選擇該10.95-11.2 GHz、11.45-11.7 GHz與11.7-12.2 GHz,以符合美國、國際頻譜配置;上傳(uplink)的頻率則是基於不受雙向干擾之情況下, 選擇14.0-14.5 GHz頻段。

 

  現階段,FCC為積極促進該業務發展,不僅允許航空公司與寬頻業者皆可提供服務外,亦建立一套管制架構,以保護飛航網路不受干擾、確保地面無線電服務能正常運作,並且,為減少行政資源與促進服務普及,FCC簡化業者申請流程,最多僅需原來時間的一半。雖然, FCC針對技術、執照的發放有詳細的規範,但尚未對旅客使用VOIP服務(Eg:Line、Skype)做任何規範,而這是FCC未來推廣該服務之隱憂。儘管如此,該服務推展確實可便利遊走各國間之旅客,但對於想在飛機上享受片刻寧靜的人而言,能普及使用Wifi可真是喜憂參半的消息。

相關連結
※ FCC通過命令以促進飛機上網路服務, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5944&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2025/04/02)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國卡爾斯魯爾行政法院(VG Karlsruhe)公布第一個有關DSGVO的判決

  卡爾斯魯爾行政法院在今年6月7日公布第一個關於歐盟個人資料保護規則(Datenschutzgrundverordnung,DSGVO)的判決。在本案中,原告是一間負責處個人信用資料的民間公司,其依據現行BDSG(Bundesdatenschutzgesetz,聯邦個人資料保護法)的規定來蒐集、保存與傳輸個人資料給第三人。巴登符騰堡邦的主管機關在預見原告將來會違反DSGVO規定的情況下,向原告發出一份行政處分(Verfügung),要求原告必須依照DSGVO的相關規定調整作業流程以符合DSGVO的規範。但原告認為,其只需要在2018年5月24號之後,就相關作業流程符合DSGVO的規範即可。   本案的關鍵在於,主管機關是否已經可以用DSGVO的規定來規範民間企業?因為依據DSGVO第99條的規定,DSGVO現雖已生效,但必須到2018年5月25日才開始適用。   根據BDSG第38條第5項規定,監督機構可以採取必要措施,確保民間企業在收集、傳播和使用個人資料時遵守相關保護規定;且本案中,原告在2018年5月24號後可能會出現的違法情形也已顯而易見,但法院並不同意行政機關可以預先發布行政處分的看法。因為DSGVO雖已生效,但民間企業必須適用的期限仍未屆至。行政機關不得在未有法律授權的情況下,預先規範限制未來的可能違法行為。現行法律對於行政機關的授權範圍必須被嚴格遵守,在DSGVO未開始適用的情況下,目前行政機關仍只能依據BDSG及DSAnpUG(Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz,個人資料保護調整和施行法)的規定,來處理相關的行政措施。

歐盟孤兒著作指令(Directive 2012/28/EU)立法評析

南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引

南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。

美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)

美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。

TOP