延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視,FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去,將受測技術從DSL、有線電視與光纖,涵蓋至衛星寬頻,使資訊更加多元。此外,網路服務供應商( Internet Service Provider,ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%,而較2011、2012年進步,因此,這份報告的另一個重點,便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵:
1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance),而非調降牌告價(Speed Tiers )。
2.民眾接納更快速的網路意願,更甚過往。FCC指出,消費者訂閱網速的層級,逐漸從每秒14.3Mbps ,發展至15.6 Mbps。至於,使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾,近年也逐步採用更高速的網路。
3.衛星寬頻的進步:雖然,衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷,但是,有近90%的民眾於尖峰時段,得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps),使消費者感受不出網路尖峰期。
為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結,美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan,NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展,未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability),藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例,藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式,促進資訊的透明,使消費者在取得訊息後,有能力做出正確的決定,便是一種提高透明度的方式。
雖然,FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路,對於市場發展是一項利多,但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示,美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps,而這與「美國寬頻測量報告」結果,確實大相逕庭。無論如何,可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要,因此,如何增加消費者選擇較高速的網路,將是市場未來發展的關鍵。
美國環保署(Environmental Protection Agency of the United States,以下簡稱EPA)於2011年3月16日首度對於國內發電廠有毒氣體的排放提出國家管制標準草案,並預定於2011年11月完成立法,此項立法措施被譽為近20年來美國空氣污染防治史上的重要里程碑。 美國對於發電廠所排放的有害氣體管制,最早源於美國清淨空氣法案(The Clean Air Act)在1990年要求EPA加強對於發電廠排放之汞(mercury)等有毒氣體之管制,而國會亦要求其須於2004年底以前提出國家管制標準。然而EPA於2005年正式公告「清靜空氣除汞管制規則(the Clean Air Mercury Rule,以下簡稱CAMR規則)」時,卻將燃煤電廠排放汞排除於管制名單外,引發紐澤西等14個州政府與相關環保團體的抗議,並對EPA提起聯邦訴訟。2008年2月8日聯邦上訴法院作出判決,除指出EPA對於發電廠空污之認定前後矛盾外,更認定其在未發現有新事證下擅自將發電廠所排放之空氣污染自CAMR管制名單中移除(delist),已違背反清靜空氣法案之程序要求,故推翻CAMR規則之有效性。 此後,經過密集的聽證會與討論,EPA最終於2011年3月16日正式提出「限制發電廠有毒氣體排放」的國家管制標準,對於發電廠所排放的汞、砷(arsenic)、鉻(chromium)、鎳(nickel)及其他酸性或有毒氣體加以管制,並要求電廠必須採用污染控制技術以減少製造量。 後京都議定書時代中,各國無不致力於新興能源替代方案之提出,惟於新興能源研發應用前的過渡期間仍需仰賴傳統發電技術,美國為解決傳統火力發電對於環境及人體健康所造成的傷害,提出首部國家管制標準草案,其後續對於該國能源結構可能產生何種影響,值得注意。
陳總統:打造台灣成亞太生技營運中心陳水扁總統表示,行政院推動「加強生物技術產業推動方案」,將在5年內帶動1500億元投資、10年內成立500家以上生技公司,打造台灣成為亞太地區生技創投、研發以及營運中心。他期盼中研院基因體研究中心大樓加中研院頂尖研究團隊,如同承載台灣「兩兆雙星」中生技之星的「子彈列車」,引領台灣生技產業超越各國,奔馳在世界最前端。 陳總統表示,本世紀人類基因體序列的解碼,開創並主導了生技產業革命性的發展,展望未來,生命科學家所面臨的挑戰,將更著重於瞭解基因的複雜性、以及解析蛋白質結構與功能,並藉此發展新的生技醫療產品,以改良人類生活及生命品質。 有鑑於「基因與蛋白體研究」是全球廣泛重視的尖端科學,陳總統說,政府自2002年即進行「基因體醫學國家型計畫」,在各地籌建基礎設施和研發中心,而「中研院基因體研究中心」正是推展計畫的核心工程。他相信,這項重大投資將提供一個健全的研發環境及專業技術平台,協助台灣的生技產業掌握市場利基,進而落實行政院在「加強生物技術產業推動方案」中所訂定各項發展目標。
EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。 若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估: 比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。