第三方支付法制問題研析
謝孟珊
資深法律研究員 編譯整理
FSF（ Free Software Foundation，自由軟體基金會）於日前公佈，將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過，隨著軟體開發技術日新月異，新興網路應用議題亦不斷產生，故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案，詳細說明每一條條文修改的原因及影響，並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士，共同彙集多方的意見，以期獲得更廣大的效益。 然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款，但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一，再加上新興的網路應用技術與模式，GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂，以避免引發爭議；若是相關爭議順利解決的話，預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。
英國Ofcom準備展開全國性的WhiteSpace測試應用為了增進無線頻譜的使用效率，各國紛紛針對閒置頻譜（White Space）的應用進行討論與發展，除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則，並展開全國性的測試外，英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後，準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段，但因各種因素（如地理地形、人口分布），而在部分地區閒置未使用（即獲得頻譜使用權之業者，在當地並未提供訊號覆蓋）；或者因避免頻譜間訊號干擾，而特意保留的空白區塊（以電視頻道為例，為了避免訊號互相干擾，故於頻道1與頻道3播送電視節目，而頻道2則保留空白。）由於無線通訊技術的提升，可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式，將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段，故存在著眾多的既有使用者，閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展，故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定，但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃，故仍暫時不開放商業使用，為了進一步確定White Space在英國的可用性，也為了測試對既有服務的干擾程度，Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三： 1. 針對節目製作與特殊事件（program making and special events，PMSE）：PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者，可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置，因此White Space的開放，必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視（digital terrestrial television，DTT）：DTT是無線數位電視，也是最重要的既有使用者，White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外，也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出，各地閒置頻譜的情況不同，如在倫敦地區，對DTT的干擾較低，但格拉斯哥（Glasgow）則相反；而在PMSE的部分，倫敦市中心（如溫布敦球場）則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試，瞭解英國各地White Space的使用潛力，屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段，以確保不會發生有害的干擾，整體試驗將持續至2014年夏季。
新加坡就智慧國家方案提出策略性國家計畫新加坡政府科技局（Government Technology Agency of Singapore, 下稱 GovTech）在2017年8月21號提出智慧國家的5個策略性國家計畫，指出為了建立數位國家，政府將會更加注重基礎建設的整合途徑，未來將聚焦5項計畫： 國家數位身分（National Digital Identity）系統，使市民和工商業可以更加安全與便利的方式進行交易。未來的六個月，在現有的SingPass交易系統上， GovTech將會進行關於行動軟體代碼（software-token）試驗，並在五年後大量適用此種服務。 增進數位支付（e-Payments）功能。新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）將會與銀行和私部門合作，建立各種數位支付管道。例如簡化數位支付並布建統一銷售終端（Unified-Point-of-Sales, UPOS），預計將於18個月內設置25000個終端，使多種銷售方式可透過單一終端進行。 智慧國家感測器平台（Smart Nation Sensor Platform），加速感應器與其他物聯網的布建，使城市更加易居住與安全。GovTech將會建立智慧國家感測器平台，並增進基礎建設與分析能力，並與LTA合作目在未來18個月測試智慧聯網路燈站於選定的區域進行布建，五年內讓蒐集之數據提供工商業發展產品與服務供公眾使用。 建立智慧城市移動（Smart Urban Mobility）交通系統，包含已在2017年中建立的共通車隊管理系統（Common Fleet Management System），將使用數據和數位科技，包含AI和自駕車來增進公眾運輸系統。 生活的時刻（Moments of Life）服務，透過政府間數據共享，跨部門和各種政府相關的數位服務結合，提供市民個人化的數位服務。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。