IEA報告對合乎能源效率的建築外殼提供政策建議
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
現行微波通訊頻段（microwave services）為固定及移動廣播輔助服務業者（Fixed and Mobile Broadcast Auxiliary Service, BAS）及有線電視中繼服務業者（Cable TV Relay Service）於新聞採訪時節目傳輸使用。 而一般基地台與核心網路間的傳輸係藉由銅線或光纖。在FCC解除法規管制後，將可允許固定服務業者（fixed service）於未有執照之區域使用此頻段，而不會造成既有業者的干擾。可使用6875-7125 MHz及12700-13100 MHz頻段，總計達650Mhz。固定服務業者可用於基地台中程傳輸（middle mile）使用，並可加快4G網路佈建目標。FCC估計此範圍涵蓋50%國土面積及10%之人口。 FCC放寬之管制內容如下︰ 1.取消「最後連結」（final link）規範-使業者得以微波通訊來進行內容傳輸，且可減少設施的重複佈建。 2.允許適性調變（Adaptive Modulation）-允許固定服務業者在訊號不良時可減慢傳輸速度，以維持通訊連線。 3.不得架設輔助式基地台（Auxiliary station）-因FCC尚未有明確證據顯示當輔助式基地台與主要基地台共存時，是否造成干擾。因此不得架設輔助式基地台。
IE壟斷瀏覽器市場遭歐盟裁罰，股東狀告微軟公司針對2013年微軟因Internet Explorer瀏覽器壟斷問題遭歐盟裁罰，微軟股東Kim Barovic於2014年4月11日向美國華盛頓西區聯邦地區法院（U.S. District Court, Western District of Washington）提出告訴，控告包括微軟公司創辦人Bill Gates與前任CEO Steve Ballmer等高層在整起事件中決策失誤、處理不當，致使公司承受鉅額罰款，蒙受重大損失，且董事會亦未善盡職責，徹查事件發生之原因。 2013年3月，身為歐盟反壟斷監管機構的歐盟執委會（European Commission），以微軟公司自2011年5月至2012年7月間發布的Windows 7 Service Pack系統更新，未提供超過1500萬用戶除了預設IE瀏覽器以外其他上網程式的選擇，顯然未履行該公司於2009年對歐盟做出的具有法律拘束力的承諾（即確保歐洲地區的消費者有選擇網路瀏覽器的自由）為由，對該公司之義務違反處以7億3100萬美元的天價裁罰，這也是歐盟執委會首次對違反此項義務的公司開罰。 本起訴訟是自2013年事件發生以來，首次有股東向微軟公司提告。原告Kim Barovic在訴訟中要求徹查決策錯誤的發生原因並懲處管理階層的相關失職人員。她說，董事會表示：「經調查，無證據顯示有任何現任或前任主管或經理人違反受託人義務。」微軟則於11日發布聲明：「Barovic請董事會調查其要求，還對董事會與公司管理階層提告。董事會已經完整地考量過其要求，但找不到官司成立的根據。」
法國CNIL發布針對應用程式的隱私保護建議在民眾越來越依賴行動裝置的應用程式進行日常活動的年代，諸如通訊、導航、購物、娛樂、健康監測等，往往要求訪問更廣泛的資料和權限，使得應用程式相較於網頁，在資料安全與隱私風險上影響較高。對此，法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）於2024年9月發布針對應用程式隱私保護建議的最終版本，目的為協助專業人士設計符合隱私友好（privacy-friendly）的應用程式。該建議的對象包含行動裝置應用程式發行者（Mobile application publishers）、應用程式開發者（Mobile application developers）、SDK供應商（Software development kit, SDK）、作業系統供應商（Operating system providers）和應用程式商店供應商（Application store providers），亦即所有行動裝置生態系中的利害關係者。以下列出建議中的幾項重要內容： 1. 劃分利害關係者於手機生態系中的角色與責任 該建議明確地將利害關係者間作出責任劃分，並提供如何管理利害關係者間合作的實用建議。 2. 改善資料使用許可權的資訊提供 該建議指出，應確保使用者瞭解應用程式所請求的許可權是運行所必需的，並且對資料使用許可的資訊，應以清晰及易於獲取的方式於適當的時機提供。 3. 確保使用者並非受強迫同意 該建議指出，使用者得拒絕並撤回同意，且拒絕或撤回同意應像給予同意一樣簡單。並再度強調應用程式僅能在取得使用者知情同意後，才能處理非必要資料，例如作為廣告目的利用。 此建議公布後，CNIL將持續透過線上研討會提供業者支援，協助其理解和落實這些建議。同時，CNIL表示預計於2025年春季起，將對市面上應用程式實行特別調查，透過行政執法確保業者遵守相關隱私規範，尤其未來在處理後續任何投訴或展開調查時，會將此建議納入考慮，且會在必要時採取糾正措施，以有效保護應用程式使用者的隱私。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} .Psrc{text-align: center;}
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現