美國FCC針對飛機上使用無線通訊服務之規則展開諮詢
美國聯邦通信委員會（Federal Communications Commission，FCC）於2013年12月發佈法規命令制訂通知（Notice of proposed rulemaking，NPRM），將制訂規則以允許航空公司在飛機上安全地提供無線通訊服務，FCC並將諮詢公眾建議，考量消費者權益與相關產業影響。目前公布的規則，在公眾諮詢期間後，將放寬航空公司於飛行中提供通訊服務的管制，也包括以前受管制的無線頻段。
該規則的基本原則是，航空公司必須選擇裝設經過認證的服務設備，以防止飛機與地面通訊的有害干擾，在干擾得以適當控制之下，航空公司將能提供乘客的無線寬頻網路，包括網際網路、電子郵件、文字通訊以及各種類型的語音服務。新管制規則也將提升航空公司機艙內通訊的品質。根據建議，個別航空公司以自律為原則，遵守FCC、美國聯邦航空管理局（FAA）和運輸部（DOT）的規定，決定是否要在飛機上提供行動通訊無線服務，並且決定提供哪些服務。
如果一家航空公司選擇安裝新的通訊設備，便能提供消費者使用他們的行動裝置的完整通訊功能，航空公司必須公布哪些航班有提供服務、有什麼類型的服務，例如是否允許網路瀏覽、電子郵件、即時通訊等，但不包含語音通話。
以下簡介FCC本次發佈的規則方向：
1. 開放更多無線頻譜的使用，移除既有的對於飛機上使用無線頻譜的嚴格限制。協調所有商用航空器相關的頻譜與設備的管制規範。
2. 暫不開放語音通訊服務（含傳統語音服務以及網路電話VOIP）。3. 為航空公司使用商用無線頻譜在飛機上提供無線通訊服務，提供新的執照授權。
4. 限制飛行器上裝設之無線通訊設備，必須通過美國運輸不或美國航空管制局（FAA）所認證之設備，以管制機上裝置的發射功率及電力需求。
5. 限制飛機在超過海拔3048公尺（約10,000英尺）以上高度飛行時，提供無線通訊服務的能力。
6. 其他有關法律管制架構、公眾及國家安全，以及潛在的語音服務影響之事項。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
APPLE以違反DMCA法案追訴Psystar根據美國北加州聯邦地方法院之資料公佈，APPLE已於上週對“Mac Clone”（克隆機）廠商PSYSTAR追加控訴，指控PSYSTAR侵犯了APPLE的著作權和商標權，同時，亦違反了美國1998年通過之數位千禧年著作權法（DMCA - Digital Millennium Copyright Act）的規定。APPLE表示，尚有其他廠商涉及本案，但APPLE仍未公佈其他涉案廠商名單。 PSYSTAR總部位於美國佛羅里達州，今年4月其推出了安裝APPLE Leopard OS X作業系統的低價個人電腦。此“Mac Clone”（克隆機）標準版售價為399美元，高階版售價999為美元。繼今年7月APPLE對PSYSTAR提起法律訴訟後，11月26日又針對PSYSTAR推出的“Mac Clone”（克隆機）追訴其侵犯了APPLE著作權和商標權。 今年8月份，PSYSTAR曾反控APPLE，宣稱APPLE把Mac機種之硬體和Mac OS X作業系統實行捆綁銷售（Tying），已明顯涉及不公平競爭，並違反美國反壟斷法相應條款。APPLE於9月份已要求法院認定PSYSTAR該項反訴無效。該起訴訟的主審法官威廉•阿爾薩普（William Alsup）於11月18日已作出裁決，認定PSYSTAR對APPLE的反訴無效。 APPLE的律師表示，該公司已握有充足之證據，因此決定對PSYSTAR提出其違反DMCA法案的追加指控。但APPLE的律師沒有對此證據加以具體說明，僅表示該項新指控與PSYSTAR的產品和市場行銷活動有關。 按照原定訴訟程序，APPLE起訴PSYSTAR的訴訟預計將於2009年11月09日開庭審理，PSYSTAR和APPLE雙方必須於2009年08月20日之前向法院提交一份描述兩造觀點和權利的說明。
日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》簡介日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月25日 為全面性且有計畫地推動人工智慧（以下簡稱AI）相關技術之研發及應用，同時為改善國民生活和促進國家經濟健康發展做出貢獻，日本內閣於2025年2月28日提出《人工智慧技術研究開發及應用促進法》（以下簡稱本法）草案。 [1] 本法進一步於同年5月28日經參議院表決通過[2] ，通過之條文內容與2月28日提出之草案並無二致，惟5月27日內閣委員會另外通過20點附帶決議[3] ，其中涵蓋共多具體措施。本法於6月4日公布施行[4] ，以下將介紹本次日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》及附帶決議內容。 壹、立法緣由 近年AI技術及應用蓬勃發展，然而日本卻深感國內對AI發展不如其他主要國家，依據科學技術創新推進事務局（科学技術・イノベーション推進事務局，以下簡稱科技事務局）釋出之立法概要，本次立法主要有兩大理由 [5]： 一、國內AI技術開發、應用起步緩慢 科技事務局引用史丹佛大學於2024年所發布之《AI指數報告》（AI Index Report 2024），該份報告彙整2023年各國對於AI相關產業之民間投資額，如下圖所示。從此圖可知，作為世界主要經濟體的日本，對於AI的民間投資於2023年竟僅有6.8億美元，遠遠不及美國的670.22億美元、中國77.6億美元及英國37.8億美元。[6] 圖一、各國對於AI相關產業民間投資額統計 資料來源：STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024). 此外，根據日本總務省於2024年所發布之調查結果，如下圖所示，日本僅有9.1%的國民有使用過生成式AI之經驗，相較於中國的56.3%、美國的46.3%、英國的39.8%及德國的34.6%，仍有相當程度之落後。 [7] 圖二、各國國民使用過生成式AI之經驗調查 資料來源：総務省，令和6年版情報通信白書 不僅國民的AI使用率低，日本總務省亦針對企業將AI運用於其業務進行調查，如下圖所示，目前有在使用AI之企業僅有46.8%（包含已取得具體成效及尚未取得成效），其餘53.2%之企業則正在測試階段、正在商議導入或至今仍未討論導入。對比中國的95.1%、德國的80.6%及美國的78.7%，雖不如國民使用率落後，但仍有不少進步空間。[8] 圖三、各國企業業務中AI運用情形調查 資料來源：総務省，令和6年版情報通信白書 二、多數國民對於AI仍感到不安 科技事務局引用KPMG於2023年所發布的《全球AI信任研究報告》（Trust in AI: A Global Study 2023），僅有13%的日本國民認為現行法規已足以確保AI可被安全使用，亦低於中國的74%、德國的39%及美國的30%。此調查結果亦如實反映出有77%的日本國民迫切希望國內能針對AI訂定相關規範。[9] 除上述兩項主要理由外，考量日本有需要進一步促進創新發展、積極應對AI產生之風險，因此科技事務局決定訂立新的AI法規。 貳、立法重點 《人工智慧技術研究開發及應用促進法》總計28條，共分為四個章節，包含第一章總則（第1條至第10條）、第二章基本政策實施（第11條至第17條）、第三章人工智慧基本計畫（第18條）及第四章人工智慧戰略本部（第19條至第28條）。考量依法規條文及章節順序不易說明，以下將以科技事務局所提供之立法概要之脈絡進行說明。 一、目的 第1條即說明本法旨在全面且有計畫地制定AI相關政策，推動AI技術之研發與應用，以改善國民生活並為國民經濟發展做出貢獻。 二、基本理念 第3條亦規定AI技術之研發與應用應以提升AI產業之國際競爭力為目標，希冀藉由AI技術創造高效率新業務，並得以應用於國民日常生活與經濟活動之各階段，另考量AI技術若經不當使用，將有助漲犯罪行為或洩漏個資等風險發生之可能性，故應確保AI技術之正確使用。最後，同條亦規定日本應在AI技術之研發與應用上進行國際合作，並努力在國際合作中取得主導地位。 三、AI戰略本部 本法第四章皆為設立AI戰略本部相關之條文，第19條、第20條及第25條第2項規定AI戰略本部應由內閣所設立，其職責有以下兩項： （一）研擬AI基本計畫草案，並推動相關事宜。 （二）促進AI相關技術研發及應用相關重要政策之規劃、提案及統籌協調等事宜。 （三）除本法規定的事項外，總部相關必要事項由政令規定。 為使AI戰略本部可順利履行上述職責，第25條賦予AI戰略本部認為有必要時，得向行政機關、地方公共團體、獨立行政機構、地方獨立行政機構的首長以及公共機關的代表，要求提供資料、發表意見、進行說明及提供其他必要協助。 第21條至第28條則為與本部組成相關之規定，其規定AI戰略本部組成成員包含以下三個職位： （一）部長：由總理擔任，掌管總部事務，並領導監督總部工作人員。 （二）次長：由官房長官及AI戰略大臣（由總理任命）擔任，負責協助部長履行職責。 （三）由除部長、次長以外的所有國務大臣組成。 四、AI基本計畫 如上所述，AI戰略本部重要職責之一，即研擬AI基本計畫草案。依第18條規定，總理應將AI戰略本部所研擬之AI基本計畫草案，提請內閣決定是否同意草案內容，待內閣作成決定後，總理應立即公布AI基本計畫。 同條亦明定AI戰略本部應以前述第二節的基本理念及以下第五節的基本政策實施之相關規定為基礎，研擬AI基本計畫草案，其應涵蓋之事項包含： （一）AI技術研發及應用政策實施的基本方針。 （二）為促進AI技術研發及應用，政府應全面性且有計畫地實施政策。 （三）政府為能全面性且有計畫地實施政策所採取的必要措施。 五、基本政策實施 第二章所涵蓋之第11條至第17條則規定政府應執行之基本政策實施事項，包含： （一）促進AI技術研發 依第11條規定，國家應採取措施促進AI技術研發，使AI技術可順利從基礎研究階段進展至實際應用階段，並在研發機構間建立研發成果得以互相流通之制度，同時提供研發成果資訊。 （二）提升基礎設施建置與使用 依第12條規定，國家應採取措施建置AI基礎設施，包含AI技術研發及應用所需之大規模資料處理、資通訊、電磁紀錄儲存等設備及為特定目的所收集之資料集等，並使AI基礎設施得以廣泛供研發機構或企業所使用。 （三）確保符合國際規範 依第13條規定，國家應根據國際規範制定基本方針並採取其他必要措施，以確保AI技術之研發及應用得以適當之方式進行。 （四）確保人力資源 依第14條規定，國家應與地方政府、研發機構和企業緊密合作，並採取必要措施，以確保、培訓和提升各領域人才的專業素質，使其具備AI技術從基礎研究至實際應用於民眾生活或經濟活動之各階段所需之專業知識，並提升其專業知識之廣度及深度。 （五）提升教育 依第15條規定，國家應提升與AI技術相關之教育與學習、辦理推廣活動或採取其他必要措施，以增進大眾對AI技術之認知與興趣。 （六）研究調查 依第16條規定，國家應掌握國內外AI技術研發及應用之最新趨勢，並進行有助於AI技術研發及應用發展之研究與調查，包含分析因不正當目的或不適當方法研發應用所導致國民受侵害之案例，及針對不正當使用之因應對策。 同時，國家亦應根據此類研究調查成果，向研發機構、企業和其他人員提供指導、建議和最新資訊，並採取其他必要措施。 （七）國際合作 依第17條規定，國家應進行AI技術研發及應用之國際合作，積極參與國際規範之制定過程。 六、職責 第4條至第8條分別規定國家、地方政府、研發機構、企業與國民應各司其職，其職責分述如下： （一）國家 依第4條規定，國家應依前述第二節的基本理念，制定並實施促進AI技術研發及應用之基本政策實施相關之計畫。此外，國家應在行政機關間積極應用AI技術，以提升行政效率。 （二）地方政府 依第5條規定，地方政府應依前述第二節的基本理念，在與國家進行適當分工後，結合各地方特色，制定並實施自主政策，以促進AI技術之研發及應用。 （三）研發機構 依第6條規定，大學及研發機構應依前述第二節的基本理念，積極進行AI技術之研發，推廣其成果，培育具有專業性和廣泛知識之人才，並協助國家與地方政府之政策實施，而國家與地方政府則應促進大學研究活動，尊重研究人員自主權及將各大學之特色納入考量。 此外，研發機構應進行跨領域或綜合性研發，同時為有效推動AI技術研發，應綜合考量人文科學及自然科學等領域之專業知識。 （四）企業 依第7條規定，任何企業有意開發或提供使用AI技術之產品或服務，或任何其他有意在其業務活動中使用AI技術，應依前述第二節的基本理念，提升其業務之效率和品質。 此外，上述企業應透過積極使用AI技術創造新興產業，並須配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 （五）國民 國民應依前述第二節的基本理念，加深對AI技術之認知與興趣，並盡可能配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 七、附帶決議 本次立法過程除條文本身外，5月27日內閣委員會亦通過20點附帶決議，針對政府實施本法時應採取之適當措施進行補充說明，以下摘錄重點說明 ：[10] （一）政府應以「以人為本之AI社會原則」為基礎，進行AI技術研發及應用。 （二）政府制定AI基本計畫和基本方針，或執行政策措施時，應將風險降至最低，並考量推廣AI之益處。 （三）企業和國民應充分了解AI應用之注意事項及規避風險之措施，並透過教育使國民了解AI合理使用方法及其風險。 （四）政府針對AI應用導致之失業或貧富差距擴大採取必要措施。 （五）政府應透過法規打擊AI技術之濫用，特別是利用兒童圖像產生之深偽色情內容，並加強對網站管理員刪除違法內容之監管，保護受害者。 （六）政府和民間機構將合作開發以日語為基礎之大型語言模型。 （七）政府應消除新創企業等新進者之壁壘，創造公平開放之市場環境。 （八）政府應將AI定位為國家戰略重要領域。 （九）政府應考慮電力供需，策略性地建設資料中心。 （十）政府應以跨學科之觀點強化對AI人才之培養，並確保足夠有投資。 （十一）政府應積極營造有利於國家、地方政府、企業應用AI之環境，並避免因營運效率提升而出現裁員情形。 （十二）政府應執行降低AI風險之措施，並進行公私合作以確保安全。 （十三）政府於進行調查和指導時，應避免施加過重之負擔或要求過多資訊揭露，同時考慮保護企業之商業機密等智慧財產權。 （十四）政府於國民權益受害之個案進行調查和指導時，應即時自企業或服務使用者和人工取得資訊，以便迅速發現個案並因應。 （十五）針對依《廣島人工智慧進程國際行為準則》負有報告義務之企業，政府應最大限度地減少其與現行國內法規之報告義務之重複。 （十六）政府應不斷修訂本法及其他相關計畫與方針，以確保AI應用能促進國民生活改善和國民經濟發展，並及時應對新風險。 （十七）AI戰略總部之組織架構，應消除各部會、機構垂直分工造成之弊端，並積極自民間招募人才。 （十八）政府應儘早成立由AI倫理、法律和社會議題等領域專家組成的智庫機構。 （十九）如出現現行法規難以因應之新風險，政府應考慮導入風險導向之概念，依風險等級而採取不同監管措施。 （二十）因應AI應用產生之智慧財產權相關侵權行為，政府應參考其他國家之情形，探討因應措施。 參、總結 日本緊接著韓國之後，成為亞洲第二個在法律層級通過AI法規的國家，惟相較歐盟或韓國通過的AI法，日本在法律條文的訂定上，主要是針對政府與各界之職責進行規範，而缺乏對於AI技術開發或應用風險之監管。儘管附帶決議中較多具體內容，仍須待AI基本計畫訂定後，日本對於AI技術開發或應用之監管模式才會有較清晰之雛形。 考量到日本尚有通過20點附帶決議，日後仍可關注AI戰略本部如何依據AI法及附帶決議擬定AI基本計畫，未來或可成為我國人工智慧法制政策規劃之參考依據。 [1]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案（第217回閣法第29号）。 [2]〈議案情報：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案〉，参議院，https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/217/meisai/m217080217029.htm（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [3]参議院，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉，https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [4]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律法律（令和7年法律第53号）。 [5]內閣府，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案（AI法案）概要〉，https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [6]STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024), https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf (last visited June 11, 2025) [7]総務省，〈令和6年版情報通信白書〉，https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [8]総務省，〈令和6年版情報通信白書〉，https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [9]KPMG, Trust Inartificial Intelligence: Country Insights on Shifting Public Perceptions of AI (2023), https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2023/09/trust-in-ai-country-insight.pdf.coredownload.inline.pdf (last visited June 11, 2025). [10]参議院，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉，https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究