新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」
為了落實提供高速、穩定的寬頻服務，新加坡資訊通訊發展管理局（IDA）今( 2013)年4月針對新建物，修訂「建築物資通訊設施實施條例」(Code of Practice for Info-Communication Facilities in Buildings)，以加速家庭寬頻網路發展，滿足新興服務之所需。
本條例以光纖普及為前提，賦予新建物開發商或是業者諸多義務，以「用戶需要開放項目」與「限制建物內空間技術」最為重要。所謂的「用戶需要開放項目」，是指開發商或是屋主須讓新建物具有6項基礎設施，包括：(1)引進管(Lead-in pipes)、地下管(Underground pipes)與人手孔(Manholes)；(2)電信主配線箱(Main Distributor Frame, MDF)；(3)電信設備機房(Telecommunication Equipment Room, TER )；(4) 行動通訊布放室(Mobile Deployment Space，MDS)；(5)電信櫃豎版(Telecommunication risers)；(6)寬頻同軸電纜系統(a Broadband coaxial cable system)或具有光纖電纜(Optical Fibre Cable)等級之終端點。其中，第六項是要求開發商與擁有者鋪設線路範圍，包含現有道路至電信主配線箱之管道，且其線路等級必須是同軸電纜或光纖以上，以確保屋內終端線路皆得以承載100M以上速率。至於，「限制建物內空間技術」，是指屋內配線至家中客廳與每個房間，應鋪設同軸電纜或是非屏蔽雙絞線(六類以上)，使民眾能無所不在享受快速網路之便利。
除上述固網建設規範外，為了達成行動寬頻戶外覆蓋率99%、室內覆蓋率85%之規定，本條例亦要求開發商或擁有者須無償提供電信業者行動通訊佈放室。雖然，MDS的大小視行動寬頻涵蓋範圍與發展大小而定，最小的行動通訊發展室範圍是18平方米。不過，本條例允許MDS可不必是一個連續的空間，以兼顧開發商與擁有者對新建物空間之規劃。本草案落實後，預計不僅可減少電信商租賃放置基地台之成本外，亦可解決與管理委員會或業者交涉之時間，讓電信商能更為迅速完成行動寬頻覆蓋率。
IDA預計本條例實施後，將可達成「下一代國家資通訊基礎建設發展計畫」中，規劃2015年光纖覆蓋率100%、提供民眾1Gbps固網速度之理想，使新加光纖覆蓋率可達到95%。
新加坡國家研究基金會（National Research Foundation，以下簡稱NRF）於2017年5月3日宣布AI.SG倡議，並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元，整合NRF，智慧國家與數位政府辦公室（Smart Nation and Digital Government），經濟發展委會（Economic Development Board），資通訊媒體發展局（Infocomm Media Development Authority），新加坡創新機構（SGInnovate）及整合健康資訊系統（Integrated Health Information Systems）等數個政府部門，以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下： 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰 這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題，或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示：「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中，可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具，可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 投入並深化技術能力，以掌握下一波科技創新 其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence，XAI），以及相關技術，例如電腦系統架構（軟體、韌體、硬體整合）和認知科學(Cognitive Science）。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 擴大產業對於AI和機器學習的使用 AI.SG將與公司合作，利用AI來提高生產力，創造新產品，並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證，以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融，醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。 AI.SG計畫此項推動工作，未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題，也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活，值得我國相關機關推動政策之參考依據。
歐盟執委會提出資料治理與資料政策歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日 歐盟執委會(European Commission，以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1]，旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策，轉型為資料驅動型組織(data-driven organization)，並提供一致的方向或原則，促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的 「促成歐洲適應數位時代，並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展，透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術，「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度，首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理，有助於此願景之達成。 因此，執委會提出「資料治理與資料政策」，建立執委會統一的資料治理架構與政策原則，幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時，執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程，改善資料品質，提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要 「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集，包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上，則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則，除非法律明示規定為選擇性適用，否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守；倘未遵守，則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理 主要目的在建構執委會統一的資料治理架構，釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同，執委會將資料治理分為三層級，並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 （一）策略層級(strategic level) 由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB)，處理資料治理與資料政策相關議題，界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程，並作出策略決定。 （二）管理階層(managerial level) 由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board)，以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner)，依策略層級所提出之願景與政策方向，在各處建立並執行資料政策、監督執行進度，並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 （三）運作階層(operational level) 由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward)，並與資料利用者(data user)實際執行資料政策，必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策 就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向，建立上位原則。 其中關於「資料管理」部分，又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則，故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前，需探詢必要資料或資訊是否已存在，避免重複取得。主要需求資料集的部門機構，應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面，除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3]，否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則，並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。 針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分，著重在執委會內部的共通一致性，包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面，則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務，以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析 觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」，可知其資料治理架構與相關政策，是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則，更從組織管理角度，界定不同單位或角色的任務與責任，並凸顯資料治理管理組織的建構，對資料政策執行之重要性。 我國政府長期致力於數位國家之發展，在政府資料開放政策推動上已有不少成果，例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量，建議未來可進一步完善政府資料治理構面，兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向，借鏡歐盟執委會之作法，確立資料共享再利用之管理架構及原則，提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等，有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.
OECD 發布2015年科學、科技與產業計分板，建議各國政府應增加對於創新研發之投資於2015年10月19日，經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015)，此份報告指出，各國政府應增加對於創新研發的投資，以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技，也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示，美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位，即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域，尤其是韓國，最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來，韓國的公共研發支出增加二倍之多，2014年GDP佔比達1.2%。反觀，許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前，2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間，在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域，在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中，美國、日本和韓國共佔到65%以上，接著是德國、法國與中國。2005-07年，韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域，韓國正致力於推動智慧聯網技術，歐盟是量子計算，中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%，達1.1萬億美元，但其GDP佔比與2012年相同，為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入，而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入，也依靠互補性資產，如軟體、設計和人力資本，即知識資本（knowledge-based capital, KBC）。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊，且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來，許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示，研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門，也傾向於關注特定應用程序的開發，從而改進先前的OECD計分版本，此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入，始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。