新搜尋技術將改變數位內容產業的版圖

     美國麻省理工學院企業論壇 (MIT Enterprise Forum) 日前在紐約市舉行了專家座談會,與會專家指出,新的網路搜尋技術,將改變數位內容產業的版圖。一個最重要的技術躍進,在於突破目前以文字為搜尋條件的限制,未來,透過新的技術,使用者將可以圖像、聲音甚至影片來進行搜尋。如此,數位內容產業的傳播將會更具效率,整個產業的發展也會更迅速,消費者也能更快速地享受到各種數位內容。且讓我們拭目以待。

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※ 新搜尋技術將改變數位內容產業的版圖, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=698&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/03)
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「美國疾病控制和預防中心」公布對長照機構之居民施打疫苗之措施

  美國疾病控制和預防中心(Centers for Disease Control and Prevention, CDC)(下稱中心)於2021年3月5日公布長照機構(下稱機構)居民施打新型冠狀病毒(COVID-19)(下稱病毒)疫苗之重要措施。由於機構內人口密集、居民本身已患有疾病,其所面臨死亡的風險比一般人高,因此應重視此類族群的疫苗接種情形。   中心期望透過施打疫苗來降低機構居民可能死於病毒之風險。目前此疫苗已經過多次的臨床試驗,參與臨床試驗之族群也包含65歲以上之長者,多方面確保符合各族群的施打疫苗之安全性,而目前試驗過程中也並未出現嚴重的安全問題,即使出現副作用也多是較輕微症狀,例如施打部位之疼痛、發燒、發冷等症狀,中心認為施打的好處優於副作用,因此中心與美國疫苗接種諮詢委員會(Advisory Committee on Immunization Practices,ACIP)同意對機構居民進行疫苗施打。   由於機構之居住者多為無法獨立自理生活之失能者,需透過機構來提供失能者醫療服務,而居民大多本身就有一些疾病,受感染病毒而造成死亡的機率較大,雖然法律並沒有特別要求應徵得當事人同意才能施打疫苗,但中心認為徵得居民同意,或徵得代表居民做出醫療措施決定之人的同意施打疫苗會比較謹慎,並且在施打前必須說明與解釋疫苗施打的風險,以及依照作業程序將施打紀錄製作於文件中。   中心也正在與多家藥局合作,協助機構對於施打疫苗之居民與家屬進行風險告知與解釋說明施打疫苗之相關知識,除了取得居民之同意並採取紀錄程序外,每位接受施打疫苗之居民或居民之照顧者將會取得疫苗接種紀錄卡,因為某些疫苗需要注射兩次以上才能達到最佳保護,紀錄卡能顯示完整的疫苗施打過程。除此之外,措施規定居民在施打疫苗後必須遵守幾點注意事項: 施打疫苗後必須配戴口罩。 與他人保持至約183公分之距離。 避開人群和通風不良的地方。 勤洗手與消毒。 遵循中心發布之旅行指南。 遵循隔離指導。   有此可知中心期望能透過施打疫苗的方式來降低居民因病毒而受感染死亡之風險,也透過徵得居民書面同意文件的方式,以確保中心與居民之醫療程序保障。

歐盟對其成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析並公布2017年歐洲創新計分板報告

  於2017年6月20日,歐盟對於歐盟成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析,並發布2017年度歐洲創新記分板(European Innovation Scoreboard, EIS)年度報告。它涵蓋歐盟成員國以及冰島、以色列、前南斯拉夫的馬其頓共和國、挪威、塞爾維亞、瑞士、土耳其和烏克蘭。在全球少數指標中,EIS也對澳大利亞、巴西、加拿大、中國、印度、日本、俄羅斯、南非、韓國及美國進行了評估。   EIS 2017排名與以前的版本不同,EIS 2017的測量框架由27個指標組成,區分4個主要類別的10個創新層面: 政策框架是創新績效的主要驅動力,涵蓋3個創新層面:人力資源、有吸引力的研究體系及創新環境。 投資包括公共及私人投資研究與創新,區分外部融資支持及內部資源投資。 創新活動吸取公司層面的創新工作,涵蓋3個方面:創新者、中間者及智慧財產權。 創新如何轉化為整體經濟效益之影響力:就業影響及銷售效應。   EIS顯示歐盟的創新績效繼續增長,特別是由於人力資源的改善、創新型環境、自有資源投資以及有吸引力的研究體系。而瑞典仍然是歐盟創新領導者,其次是丹麥、芬蘭、荷蘭、英國以及德國,創新指數比歐盟平均值高出百分之二十。立陶宛、馬爾他共和國、英國、荷蘭以及奧地利則是增長速度最快的創新者。在全球創新比較中,歐盟僅次於加拿大及美國,但韓國及日本正急起直追,而中國在國際競爭中是發展最快的國家。

歐盟發布「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書暨公開意見諮,尋求成員國間更一致的頻率與海纜監理架構

「安全、韌性、高效、永續的數位基礎設施」,是歐盟「數位十年計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030)所擘劃的政策目標之一。執委會於2024年2月21日發布「如何掌握歐洲的數位基礎設施需求?」(How to master Europe's digital infrastructure needs ?)白皮書,詳細盤點歐盟數位基礎設施的發展現狀及所面臨的挑戰,提出可能的政策方案並公開諮詢各界意見。 其中有關頻率管理的部分,執委會認為成員國間各自為政的頻率釋出與管理政策拖累了整體歐盟的5G布建進程,目前5G的涵蓋率與普及率仍不如預期,成員國間的數位發展程度也參差不齊,法規環境差異對跨境提供服務所造成的障礙亦導致數位單一市場難以成形。為避免相同困境在6G重演及因應發展衛星通訊服務帶來的跨境頻率管理議題,歐盟將更進一步同調各成員國的頻率管理政策與規範環境,提高歐盟對頻率政策的掌控,確保歐盟通訊網路的安全性、獨立性和完整性。 海纜的安全性亦受到關注,歐盟既有電子通訊網路和服務的監管架構並未就雲端服務業者規範相關的義務,但隨著大型雲端服務業者持續投入海纜建設,歐盟已經有超過60% 的國際流量透過非公眾網路業者建設的海纜傳輸,監理上的漏洞已經形成歐盟通訊網路的安全隱患。 執委會將與各界展開廣泛的討論與磋商,研議能確保安全與韌性之數位基礎設施的政策工具及監理框架。在頻率管理方面,希望能提高歐盟的一致性與協調性,為地面通訊、衛星通訊及其他新興應用的頻率使用提供更統一甚至單一的授權流程及選擇條件,以促進數位單一市場的形成;在海纜方面亦規劃建立歐盟層級的聯合治理體系,將針對海纜的風險、弱點及依賴性做全面性的評估,亦將資助既有海纜的升級與新海纜的設立,同時確保供應鏈的安全性及降低對高風險第三國的依賴。

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。

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