簡析美國閒置頻譜利用之法制發展

刊登期別
第25卷,第12期,2013年12月
 

※ 簡析美國閒置頻譜利用之法制發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6429&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/09)
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  美國眾議院於2015年4月22日以307票同意,116票反對,通過網路保護法(The Protecting Cyber Networks Act)。本法之立法目的在於移除法規障礙,美國公司藉此將得以與其他公機關或私人分享資安威脅的相關資訊,以防範駭客攻擊。   本法之重點內容主要係為對於網路威脅指標與防禦辦法之分享。依網路保護法第102條與第104條之規定,分享的客體包括「網路威脅指標」(cyber threat indicator)與「防禦辦法」(defensive measures),分享之對象則分為非聯邦機構(non-Federal entities)以及(國防部或國安局之外的)適當之聯邦機構(appropriate Federal entities)。本法第102條規定,在符合機密資訊、情報來源與方法、以及隱私及公民自由之保護下,國家情報總監(the Director of National Intelligence, DNI)經與其他適當聯邦機構諮商後,應展開並頒布相關程序,以促進下列事項之進行:「(一)與相關非聯邦機構中具有適當安全權限之代表,及時分享(timely sharing)聯邦政府所有之機密網路威脅指標;(二)與相關非聯邦機構及時分享聯邦政府所有,且可能被解密並以非機密等級分享之網路威脅指標;(三)於適當情況下與非聯邦機構分享聯邦政府所有,且與該些機構即將或正在發生之網路安全威脅(cybersecurity threat)有關之資訊,以防止或降低該網路安全威脅所造成之負面影響。」   以及,對於隱私權與公民自由之保障亦非常重要,就隱私權與公民自由之保障,網路保護法主要在第103條第4項設有相關規定。對於資訊安全,該項第1款規定,依本法第103條之規定進行資訊系統之監控、執行防禦辦法、或提供或取得網路威脅指標或防禦辦法之非聯邦機構,應實施適當之安全管控,以保護該些網路威脅指標或防禦辦法免遭未經授權之近用或取得。同項第2款則更進一步規定了特定個人資料在一定條件下應被移除。該款規定,依本法進行網路威脅指標分享的非聯邦機構,於分享前應合理地對該網路威脅指標進行復核,以評估該指標是否含有任何令該機構合理相信(reasonably believes)與網路安全威脅非直接相關,且於分享時(at the time of sharing)屬於特定個人之個人資訊或指向特定個人之資訊,並移除該等資訊。

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  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。

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