英國內政部(Home Office)於2015年11月4日公布一項關於網路監管的「調查權法草案」(Draft Investigatory Powers Bill),其主要目的係為提供執法、國安及情治單位,如英國安全局(MI5)、秘密情報局(MI6)、英國政府通訊總部(GCHQ)對於資通訊內容之掌控能力,用以因應數位時代不斷升高的維安需求,例如防止恐怖攻擊、兒童性剝削、破解跨國犯罪集團、協尋失蹤人口、犯罪現場之定位及嫌疑人相關聯繫對象等,該草案一旦通過,將迫使網路及電信服務業者保留其客戶之通訊數據、瀏覽記錄長達一年,甚至在必要情況下,協助英國政府攔截通訊數據、破解加密訊息。
其條文共計202條,分為九部分,對於通訊數據調查權行使所採取之主要手段包含攔截通訊(Interception)、數據監看(Oversight)、以設備干擾連結(Equipment Interference)、大量蒐集個人通訊資料(Bulk Powers)等,由於法案將擴張英國政府對網路隱私之干涉,對此內政大臣Theresa May表示,新法對於瀏覽記錄著重於使用者到訪過哪些網站,而非其瀏覽過的每一個網頁,同時,對於某些握有他人敏感資料的職業,例如醫生、律師、記者、國會議員及神職人員等,擁有較多的保護。
此外,草案亦闡明將建立政府自我監督及防濫權機制,包含未來將創設調查權利委員(Investigatory Powers Commissioner,簡稱IPC)專責監督政府調查權之行使,以及一套稱為Double Lock的新制度,即前述攔截數據資料權之行使,須有內政大臣親自核發之令狀,且該令狀應獲得司法委員(Judicial Commissioner)之批准。
這項草案無疑將引來公益與私利間之衝突,也在資通訊業界造成極大的反彈,縱然「調查權法案」並未限制相關電信與網路業者不得對其服務加密,卻要求於必要情況下提供解密協助,然而目前許多通訊服務採「點對點加密」(End-to-End Encryption)技術,若非發送及接收兩端之人,即便是提供該服務之公司也無法解密,一旦草案通過,類似WhatsApp或Apple所開發之iMessage將如何在英國使用,將會是未來觀測的重點。
德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會,但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響,此類影響通常難以在短期內權衡利弊,從而不易對其訂出具體合適的規範,例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫,雖有無限想像空間,但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、(空氣或噪音)汙染、就業等方面的不利影響,進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此,德國聯邦經濟及能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」(Reallabore Strategie),旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境,同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據,了解創新的機會和風險,進而找到正確的監管答案。 「真實實驗室」(Reallabore)係指允許在特定時間及真實環境範圍內,進行創新科技與商業模式發展測試,而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度,其與「生活實驗室」(Living Labs)和「實驗場域」(Experimentierräume)、「沙盒」(Sandbox)、「領航計畫」(Pilot Project)等概念類似,與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣,但更著重在探索未來的監管方向,簡而言之,「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)為具體傳達其概念,對其特徵作了如下描述:(1)可以進行數位創新試驗的特定時空環境(2)可以支持創新想法自由發揮的法規環境(3)可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。
日本內閣決議通過航空法修正案,增列小型無人機管制規範 日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
稻米基因定序大功告成,有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫( IRGSP )」,其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼,未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗,可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示,水稻是全球人口 20% 的食物能量來源,而在全球人口持續擴增之情況下, 2025 年必須提高 30% 的水稻產量,才能擁有足夠糧食。 自1998 年起,本計畫即在日本主導之下,與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享,定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫,供研究人員使用;而本計畫已在 2002 年底完成草圖,並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來,已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因,例如,影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨,而完成此一世紀任務之際,善用相關經驗與新知,以投入水稻的深入研究工作,將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。