電力市場2.0--2015德國電力市場改革最新發展

刊登期別
第28卷,第3期,2016年03月
 

※ 電力市場2.0--2015德國電力市場改革最新發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7206&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/06)
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歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作,以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務

2025年11月5日,歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》(a code of practice on marking and labelling AI-generated content,下稱行為準則)之相關工作,預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任,降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務,分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統(包括通用AI系統)」的提供者(Providers),應確保其輸出係以機器可讀的形式標示(marked),且可被識別屬於AI所生成或竄改(manipulated)的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者(Deployers),應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式,推動起草行為準則。此行為準則不具強制性,旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務,且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與,尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展,同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容,實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容,以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料,確保資料來源真實可信,將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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  美國環境保護局(US Environmental Protection Agency)考慮對使用於殺菌或抑菌功效之奈米銀予以列管,這項決定與Samsung推出的洗衣機產品有關,這項新產品強調在洗衣的過程中,加入一種可以殺菌的奈米銀物質(nano-silver),不過這項物質卻被認為可能會釋放對人體及環境有害的物質,導致EPA決定加強管理。   奈米技術是有關極小化物質的創造與使用的技術,且極小化物質的尺寸僅比原子大一點,約在一奈米及一百奈米之間,一奈米等於是十億分之一尺,人類的頭髮大約是八萬奈米。除了洗衣殺菌的功能外,奈米銀已因為殺菌的功能而被廣泛用在諸多產品中,包括鞋、襪、儲存容器等等。目前政府與業界一般假設,以既有管理化學物與其他物質的法規來管理奈米物質,尚稱妥適。   就在EPA考慮對使用在殺蟲劑中之奈米銀予以列管之際,環境科學專家也呼籲政府及業界應正視奈米物質潛藏的危害,儘速制訂檢測及管制之法規。舉例而言,本(十二)月初在自然雜誌(Nature)所刊登的一篇有關奈米技術安全性挑戰的文章指出,雖然現今許多有關奈米毒性的探討都是基於學說假設,但這些學說其實具有高度的可信度。   新近有關奈米物質毒性的研究調查報告更顯示,從細胞培養物及動物體內可發現,奈米物質的大小、表面積、可溶性與其可能的形狀等,均可能與毒性之所以產生的原因有關。專家因此擔心,在研究人員積極推出奈米級產品的同時,恐怕對於奈米物質可能產生毒性的問題,未予以適度的重視。因此,EPA目前跨出的雖僅是管理奈米技術的一小步,但環境專家認為,對於公眾健康與環境安全的保障來說,這代表邁向正確方向的一大步。

英國發布人工智慧網路資安實務守則

英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

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