淺談美國建築能源科技法制政策發展近況
澳洲政府2017年07月14日宣布提案立法新資安法規，強制要求跨國科技公司如社群網站Facebook與設備製造廠商Apple等，需配合法院命令，協助解鎖通訊APP的加密訊息，利於政府監控攔截犯罪嫌疑人的加密訊息。澳洲政府同時宣布會在2017年11月前提案，預期在幾個月內通過。 澳洲總理Turnbull表示相關提供加密語音及訊息的APP已在日常生活中使用，根據法案，前述相關網路科技公司，將與電信公司負有相同義務協助執法單位解讀加密訊息。Turnbull表示，儘管政府已成功阻止部分激進份子案例，但由於訊息加密技術日益發展，執法機構愈來愈難取得諸如恐怖分子、販毒者與戀童癖的聯絡訊息，執法單位需要更多支援，以確保網路不會成為犯罪溫床。 澳洲預期成為首個立法監管網路加密語音及訊息APP的國家，目前英國與法國皆在研擬監管加密語音及訊息的法規，同時美國、英國、加拿大、澳洲與紐西蘭組成的「Five Eyes」情報共享聯盟，也在2017年07月將相關議題列入討論。 Facebook表示將抵制Turnbull政府的反加密立法，認為現行已有與安全部門共同合作機制，該法案並無實際用途，在無配套措施的情況，該法也無法實施。Apple執行長Tim Cook 則堅定回應，排除任何可能損及產品安全性的政府合作關係。
歐盟部長理事會通過開放GSM頻段供3G寬頻技術使用歐盟部長理事會(Council of Ministers)已跟隨歐洲議會腳步，通過對「GSM 指令」(Global System for Mobile Communications Directive)進行修改的提案，准許電信營運商在900 MHz頻段上提供UMTS服務（3G通訊技術之一，可向下相容GSM與GPRS），例如WCDMA通訊架構可於900 MHz上運用。這項決議仍須經過歐盟各會員國國會和監督機構認可，預計2009年10月開始實施。 原先指令在1987年所提出，將900 MHz和1800 MHz頻段劃歸GSM手機專用，此作法有效促進GSM產業的蓬勃發展。修改該指令的提案，則是允許讓900 MHz頻段在繼續供GSM服務使用的同時，也開放給行動上網等更高速的泛歐洲通訊服務。預估將能大幅降低電信營運商網路建制成本，可減少大約16億歐元的支出。 據歐盟電信委員會Viviane Reding委員表示，GSM Directive的修訂，將為行動通訊業者解除限制，並因此能在GSM頻段上建置更先進的技術，以提供高速行動寬頻服務；她預期這將有效促進歐洲的無線經濟(wireless economy)，並催生「數位歐洲」(Digital Europe)的誕生。相關發展值得台灣電信通訊產業注意。
美國賓州眾議院通過《人工智慧生成內容揭露法》美國賓州（Pennsylvania）眾議院於2024年4月10日通過《人工智慧生成內容的揭露法草案》（House Bill 1598 Disclosure of Artificially Intelligent Generated Content，下稱草案），規範AI生成內容及其利用行為以保護消費者。 草案規定，以AI生成之各種形式內容，在其首次呈現給消費者時應揭露資訊，使消費者知道該內容為AI生成之結果。如果明知或重大過失（Knowingly or recklessly）產出、散布或發布任何未「明確且顯著」（clear and conspicuous）揭露其內容為AI所生成者，即屬「不公平或欺騙性行為或做法」，將被依賓州《不公平貿易行為與消費者保護法》（Unfair Trade Practices And Consumer Protection Law）規定處罰。草案亦說明應如何揭露資訊，方符合條文所謂「明確且顯著」標準，例如針對AI生成之音訊內容，其揭露應以足夠的音量和節奏傳達，以便消費者聽取和理解。 此外，草案也關注兒童保護問題。鑑於AI生成的兒童性剝削圖像通報日益增加，草案最後新增規定，未來不能將「兒童性剝削圖像為AI生成」作為辯護理由，且檢察總長或地區檢察官可起訴製造、持有以及傳播AI生成之兒童色情或性虐待素材等相關行為。 目前草案已在州眾議院通過，由州參議院審議中。草案的提案議員強調，人們有權知道其消費的內容實際上是使用AI產出的成果，因此草案通過後，可望有效遏阻濫用AI的行為，提供賓州民眾更多的保障。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。