行動寬頻使用人數已達1.2億,且估計每年將成長數億人口,許多研究估計2020年行動流量將比現在增加33倍。為了奪回全球手機領導者地位,歐盟不僅從2007年開始,投入超過三千五百萬歐元發展4G與4G以上的無線技術,歐盟執行委員會副主席Neelie Kroes於今年更宣佈將投入五千萬歐元研究5G通信(2013年~2020年)。
在現有的第七框架研究與發展計畫(Seventh Framework Programme for research and development )中,歐盟已有8項關於5G的研究計畫。其中,以易利信(Ericsson)所主導的METIS(Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty Information Society),備受各界矚目。METIS的研究團隊來自共10個國家,涵蓋領域包括電信營運商、製造商、學術機構與商用軟體業者。METIS將進行網路拓樸(Network Topologies)、無線連結(Radio Links)與頻譜使用研究、以為歐洲建立一個5G的行動與無線通信系統。
目前,METIS對於未來整體目標是希望達到:
1.行動寬頻流量每單位面積能比現在高出1000倍,使網路營運商能同時服務更多消費者。
2.聯網設備比現在多出10倍至100倍。
3.行動寬頻使用速度將比現在高出10倍至100倍,觀看視頻將更為容易。
4.機器對機器通訊(Machine-to-Machine-Communications)的電池使用時間將多出10倍。
5.網路延遲的時間將會降低5倍。
雖然,5G發展僅為初期,而各歐盟會員也僅英國投入三千五百萬英鎊,但是,部分輿論從英國4G不斷延遲的例子,認為現在發展至少降低5G重蹈覆轍的可能性。
歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》(Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online,下稱指引),依據《數位服務法》(Digital Services Act)第28條未成年網路保護規定,未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障,且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料,前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務,及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用,或其提供者知曉部分接收者為未成年人,則該數位平臺可被視為提供未成年人存取,數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡,常見的年齡確認方式有三種:自我聲明、年齡估測、年齡驗證,數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性,以最小侵害措施達成高度安全性,並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮,歐洲數位權利組織(European Digital Rights, EDRi)認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題,依賴年齡認證可能限制未成年人的權利,且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性,但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準,使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界,該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題,值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
歐盟食品安全與標示近期發展-以歐盟法院Teekanne案為例 Facebook粉絲專頁管理者是否負有保護用戶個資隱私之控制者(Data Controller)責任2018年6月5日歐盟法院針對Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein v Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH訴訟進行先訴裁定,擴大解釋《資料保護指令》(Directive 95/46/EC)之「資料控制者」範圍,認為Facebook和粉絲專頁管理者皆負有保護訪客資料安全的責任。由於「資料控制者」定義在《資料保護指令》與《一般資料保護規則》(GDPR)相同,因此裁定將影響未來使用社群媒體服務和平台頁面的個資保護責任。 本案起因德國Schleswig-Holstein邦獨立資料保護中心要求 Wirtschaftsakademie教育服務公司在Facebook經營之粉絲專頁必須停用,其理由認為Facebook和Wirtschaftsakademie進行之Cookie資料蒐集、處理活動並未通知粉絲成員且因此從中獲利,然Wirtschaftsakademie認為並未委託Facebook處理粉絲成員個資,當局應直接對Facebook要求禁止蒐集處理。歐盟法院認為Wirtschaftsakademie使用Facebook所提供之平台從中受益,即使未實際擁有任何個資,仍被視為負共同責任(jointly responsible)的資料控制者,應依具體個案評估每個資料控制者責任程度。 在原《資料保護指令》並未有「資料控制者需負共同責任」之規定,本案擴大解釋資料控制者範圍,對照現行GDPR屬於第26條「共同控制者」之規範主體,然而本案將資料控制者擴張到未實際處理資料之粉絲專頁管理者,是否過於嚴格?且未來如何劃分責任與義務,皆有待觀察。