「能源」將是本世紀最受注目的議題之一 。為了有效規劃能源配置,台電擬定風力發電十年計畫,規畫在十年內建造30萬瓩的風力發電容量,其中在風車的故鄉—澎湖,計畫催生231部風力發電風車,並將興建台澎海底電纜傳輸電力。未來,澎湖將成為台灣首座大規模的「離岸風場」。 目前我國政府正大力發展再生能源,其中台電計畫在西部沿海大量興建風力發電廠,另外,在離島的澎湖也將大量興建風力電廠。風是澎湖獨特的天然資產,目前台電在澎湖白沙鄉中屯已經建有8部風車,未來將繼續在澎湖設置231部風車。 在荒漠或海上興建風電場,是世界新趨勢,英國 2003年第一個離岸風場開始營運,下一世代新的離岸風電場總容量更將高達120萬瓩,德國兩個離岸風場容量高達30萬瓩,風場發出來的電將傳輸到歐洲中央電網。這些離岸風場不光是建在小島上,還包括以鋼或木頭架在淺海中的風車。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
新加坡未來移動數據流量的疏通計畫之觀察Cisco於2012年2月發布預測2011至2016年全球行動數據流量將從2011年每月0.6 Exabytes上升至2016年每月10.8 Exabytes,以高達78%的年複合成長率(CAGR, Compound Annual Growth Rate)逐年攀升。根據此數據,新加坡亦預測其國內行動數據流量將以64%的年複合成長率,從2010年3.1Petabytes上升至2015年37 Petabytes。目前新加坡的電信業者為因應與日益龐大的數據流量,已著手嘗試各項商業模式,包含分級訂價(tiered pricing)、流量管理政策(traffic policy management control)、網路最佳化(network optimisation)、既有基礎建設升級(upgrading of existing infrastructure)以及採用如長期演進技術(LTE,Long Term Evolution)等新興技術和行動數據疏導策略(Mobile data offloading strategies)的發展。 另外職掌新加坡電信政策的新加坡資訊通信發展管理局(IDA Singapore),於2012年4月亦針對4G通訊系統及服務,提出頻譜重新分配之建議書,並諮詢各界之意見,以因應下階段全球移動數據領域之發展。IDA於建議書中計畫擬定以1800MHz、2.3GHz以及2.5GHz作為未來發展4G技術的主要頻段。為滿足產業所需之頻譜量,IDA預計於1800MHz頻段分別釋出2*70的對稱頻譜(paired spectrum)、於2.3GHz頻段釋出30MHz的非對稱頻譜(Unpaired Spectrum),而於2.5GHz頻段則同時釋出2*60MHz的對稱頻譜與30MHz的非對稱頻譜。除了釋出足夠頻譜外,為考量未來技術實驗以及電信業者發展全國性網路服務可能需求2*20MHz的對稱頻譜或20-30MHz的非對稱頻譜,IDA亦分別於前述三個頻段中預留2*5MHz(1800MHz)、20MHz(2.3MHz)以及於2.5MHz區段中預留2*10的對稱頻譜與20MHz的非對稱頻譜。 不過目前受到各國推崇的700MHz頻段卻未被新加坡納為現階段孕育4G技術的主要區域,同時對於900MHz是否於本次拍賣一同釋出以發展4G技術,新加坡政府仍持保留態度。對此,新加坡主要業者包括SingTel與StarHub皆已向iDA提交回覆建議書,表達此舉不符合國際未來發展趨勢並期待IDA能重新作出調整。
德國法院針對GEMA控告YouTube判決出爐德國漢堡地方法院4月20日針對GEMA控告YouTube一案作出判決(Az. 310 O 461/10),確認影片平台業者著作權法上之義務,預料將為兩造授權金協議過程的僵局,造成一定影響。 本案原告GEMA主張被告YouTube應採取措施,阻止其享有權利之12個影音檔案,繼續透過YouTube平台在德國境內流通。而本案的爭點即在於:對於YouTube平台上由網友上傳、且涉嫌侵害著作權的影片內容,被告移除及防止侵害的責任範圍究竟多大。 本案法院認為,因被告本身並非將違法內容上傳之行為人,無法以德國電信服務法(TMG)第7條規定,課予其侵權行為人責任(Täterhaftung)。但被告因提供、經營平台,對著作權侵害有所「貢獻」,故法院依TMG第10條規定,認定被告YouTube僅在知悉特定侵權情事的情況下,才負擔移除或阻斷網路接取的義務;而當平台業者收到著作權侵害的通知後,便須立即阻斷涉嫌侵權的影片,並採取合理的措施,防止侵權行為再發生。然而,法院也強調,平台業者只負擔「合理」的檢查及管控義務,故平台業者毋須逐一檢視所有已上傳的影片。 按本案法院見解,所謂合理的措施,包括YouTube須利用其所研發的「內容識別系統Content-ID」,防止特定的侵權內容再次發生。另YouTube也負擔加裝文字過濾軟體的義務,以杜絕含有特定標題或關鍵字之影片上傳至平台。 據了解,雙方均發表聲明對此判決結果表示肯定。除原告得以主張其所享有的著作權外,YouTube也認為法院明確界定影視平台業者應作為的義務範圍。但對原告GEMA來說,重點在如何透過訴訟程序對YouTube施壓,重啟授權金的談判。兩造後續對長久來授權金計算公式的歧異將如何達成共識,值得關注。