美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information,簡稱CCI),並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入,簽訂備忘錄,表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System,簡稱CAS)」,又謂「Six Strike系統」,該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰,預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」,係指網路服務提供者發現有盜版行為時,會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式,係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中,除Comcast及Cablevision以外,其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上,第1、2次警告屬於「通知(notice)」,僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權;第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」,即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息,並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站,使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為;第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」,即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢,或是直到使用者上完著作權教育課程前,不讓其進入常瀏覽的網站等措施,而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法,諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式,分享檔案,即可迴避Six Strikes系統,或有論者認為侵權與否應由法院判斷,而非由網路服提供者逕行判斷等質疑,此一系統後續發展有待進一步關注。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
新加坡擬禁止未獲所有人同意下測試和研究基因新加坡生物道德諮詢委員會五日發表基因檢驗與研究道德準則草案,草案建議政府禁止基因研究者在未獲得同意之下取得基因進行測試與研究,同時也禁止採用基因檢驗來選擇胎兒的性別。新加坡生物道德諮詢委員公布基因檢驗與研究道德準則草案,共提出二十四項建議,希望能在研究人員從事基因研究時,保障人權。 草案建議政府,任何基因測試除非獲得基因所有人同意,否則不得進行。,產前基因篩檢只能限於確保孩子的健康,不要把先天性疾病遺傳給下一代,但不能用在選擇生男或生女。草案規範,研究員或醫生不能把基因研究結果透露給第三者,包括雇主和保險公司知道,以保障個人隱私。 委員會已經把草案公布在網站上供民眾查閱,並分送給一百一十四個機構,徵詢公眾和機構的看法;委員會將在年底向星國生命科學部長級會議提出報告。
韓國發布人工智慧基本法韓國政府為支持人工智慧發展與建立人工智慧信任基礎,提升國家競爭力,韓國科學技術情報通訊部(과학기술정보통신부)於2025年1月21日公布《人工智慧發展與建立信任基本法》(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안,下稱AI基本法),將於2026年1月22日起生效。韓國《AI基本法》為繼歐盟《人工智慧法》(EU Artificial Intelligence Act)之後第二部關注人工智慧的國家級立法,並針對高影響人工智慧(고영향 인공지능)及生成式人工智慧進行規範,促進創新及降低人工智慧風險,將搭配進一步的立法與政策以支持人工智慧產業。 《AI基本法》有以下三個政策方向: 1. 人工智慧基本計畫:由科學技術情報通訊部制定並每三年檢討「人工智慧基本計畫」,經「國家人工智慧委員會」審議後實施,決定產業發展政策、培育人才、健全社會制度等事項。本法並設置人工智慧政策中心及人工智慧安全研究所,提供科學技術情報通訊部所需的研究與分析。 2. 扶持產業發展:以扶持中小企業及新創企業為發展方向,促進產業標準化的基本政策,爭取國際合作及海外發展。 3. 人工智慧倫理與安全性:政府公布人工智慧倫理原則,由相關機構及業者自主成立人工智慧倫理委員會,在政府發布的指引下建立貼近實務面的倫理指引。本法明確要求人工智慧產業必須負擔透明性及安全性義務,政府也推動認驗證制度,以確保人工智慧的可靠性。 韓國《AI基本法》將人工智慧發展方向及社會政策結合,明確要求政府制定人工智慧發展計畫並定期檢討,施行具體措施與設置必要組織,確立政府在人工智慧領域的角色,然產業界對於政府監管力度之意見有所分歧,為《AI基本法》後續相關政策及指引推動種下不確定性,值得持續追蹤相關動態作為我國人工智慧發展策略之參考。