何謂「IoT推進聯盟( IoT推進コンソーシアム)」?

  日本政府為了對應智慧聯網(Internet of Things, IoT)、巨量資料(Big Data)以及人工智慧(AI)時代之到來,經濟產業省及總務省於2015年10月23日正式成立了產官學研聯合之「IoT推進聯盟( IoT推進コンソーシアム)」。該聯盟旨在超越企業及其產業類別的既有框架,以民間作為主導,目的為推動IoT之相關技術研發,以及促進新創事業成立之推進組織,未來並將針對IoT相關政策以對政府提出建言。在該聯盟下有三個工作小組,包括技術開發、實證、標準化的「智慧IoT推進論壇(スマートIoT推進フォーラム)」;推動先進實證事業,規制改革之「IoT推進實驗室(IoT推進ラボ)」,以及針對資訊安全、隱私保護的專門工作小組。

  我國自2011年行政院首度召開「智慧聯網產業推動策略會議」以來,積極推動發展台灣成為全球智慧聯網創新中心,以及成為亞洲智慧聯網解決方案領先國;而目前我國有「台灣物聯網聯盟(TIOTA)」、「中華物聯網聯盟」等民間推進組織,旨皆為結合產官學研各界資源,促進產業與政府、國際間之合作。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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日本公布第6期科學技術與創新基本計畫草案並募集公眾意見,著重疫情與科技基本法修正後之因應

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日本總務省修正電信法施行細則,促進市場競爭和強化消費者保護

  日本國會於2019年9月6日修正並公布電信法施行細則等規範,以配合2019年5月17日通過修正之《電氣通信事業法》(以下簡稱電信法)。電信法施行細則修正內容可分為︰(1)促進電信服務市場競爭;(2)保護用戶利益等兩大面向。針對促進市場競爭,施行細則明定一律禁止以「繼續」利用通信服務及購買手機為條件提供優惠;惟如非要求繼續利用通信服務時,則可對用戶提供不超過2萬日圓額度之優惠,並針對廉價機種、因通信方式變更需利用新通信服務而購買手機,以及庫存手機等狀況設有例外規定。此外,為避免電信業者在用戶解除契約時透過不當手段影響競爭關係,施行細則亦明定電信契約之年限(2年)及違約金上限(1000萬日圓),並新增業者必須提供無期間限制之契約,以及根據定期契約之有無,月費差額上限為170萬日圓等規定。   在保護用戶利益方面,電信法修正時新增有關代理販售店申請制度,以及業者應於推銷時向消費者告知姓名及行銷目的等規定,故施行細則亦配合上述修法,進一步規範上述規定之適用範圍和例外,指出於店面進行銷售時,因店員都配戴名牌,故不用另外告知姓名。

英國DECC發佈實施智慧電表對隱私影響評估報告

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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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