美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國自911事件後,事後檢討之建議之一為統合全美單一公共安全網路,可供跨部門之第一線救災人員使用。俟後美國於2008年拍賣700MHz頻段 (Auction 73)時,原本將Block D (788-793MHz/ 758-763MHz)共10MHz規劃為全國單一執照(Nationwide License),並與公共安全(public safety)頻段相連,得標者須與美國政府簽訂網路分享協議(Network Sharing Agreement, NSA),在必要時供緊急服務優先使用,惟該頻段歷經兩次拍賣均低於底價流標。2012年,商務部成立獨立機構First Responder Network Authority (下稱FirstNet),規劃如何統合所有與公共安全相關之通訊網路,FCC在2016年將前述流標之700MHz頻段撥交FirstNet使用。 FirstNet 2017年3月宣布與AT&T達成25年之合作協議,由AT&T協助該機構建置緊急服務人員專用之全國性LTE無線寬頻網路,該網路之主要用途為當緊急事故發生時,第一線之人員可利用該關鍵基礎設施進行通訊聯繫之用。FirstNet與AT&T的合作協議主要包括以下三個部分: FirstNet將提供上下行合計共20MHz 之頻譜 (788-798MHz / 758-768MHz),該頻段係美國主要之LTE頻段,商業價值極高,且設備之生態圈極為成熟。此外,FirstNet也將在未來5年提供65億美金的建設經費,該經費來源為FCC過去頻譜拍賣之標金收入。 AT&T承諾於25年內投入400億美金用於網路基礎設施的建設與維運,並確保網路的覆蓋率。 FirstNet同意在該網路未用於緊急服務時,得做為AT&T商業網路之一部分進行營運,但是當有緊急服務需求時,應立即提供緊急救難使用。 近年來,公共安全災防 (Public Protection and Disaster Relief)寬頻網路已成為許多先進國家的首要推動政策,包含英國與境內第一大電信商Everything Everywhere (EE)合作,芬蘭政府近來亦與電信商Telia共同合作測試LTE技術之公共安全網路。
自駕車之發展與挑戰-以德國法制為借鑑 美國衛生部門公布個人健康資訊外洩責任實施綱領美國健康與人類服務部(Secretary of Health and Human Services;以下簡稱HHS),於2009年4月17日公布「個人健康資訊外洩通知責任實施綱領」(Guidance Specifying the Technologies and Methodologies That Render Protected Health Information Unusable, Unreadable, or Indecipherable to Unauthorized Individuals for Purposes of the Breach Notification Requirements under Section 13402 of Title XIII (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act) of the American Recovery and Reinvestment Act of 2009; Request for Information;以下簡稱本綱領)。本綱領為美國迄今唯一聯盟層級之資料外洩通知責任實施細則,並可望對美國迄今四十餘州之個資外洩通知責任法制,產生重大影響。 本綱領之訂定法源,係依據美國國會於2009年2月17日通過之經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act;以下簡稱HITECH),HITECH並屬於2009年「美國經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act;簡稱ARRA)之部分內容。 HITECH將個人健康資訊外洩通知責任的適用主體,從「擁有」健康資訊之機構或組織,進一步擴大至任何「接觸、維護、保留、修改、紀錄、儲存、消除,或以其他任何形式持有、使用或揭露安全性不足之健康資訊」的機構或組織。此外,HITECH並規定具體之資料外洩通知方法,即必需向當事人(資訊主體)以「即時」(獲知外洩事件後60天內)、「適當」(書面、或輔以電話、網站公告形式)之方式通知。不過,由於通知之範圍僅限於發生「安全性不足之健康資訊」外洩,故對於「安全性不足」之定義,HITECH即交由HHS制定相關施行細則規範。 HHS本次通過之實施辦法,將「安全」之資料定義「無法為第三人使用或辨識」,至於何謂無法使用或辨識,本綱領明定有兩種情形,一是資料透過適當之加密,使其即使外洩亦無法為他人辨識,另一則是該外洩資訊之儲存媒介(書面或電子形式)已被收回銷毀,故他人無法再辨識內容。 值得注意的是,有異於美國各州法對於加密標準之不明確態度,本綱領已指明特定之技術標準,方為其認可之「經適當加密」,其認可清單包含國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)公布之Special Publication 800-111,與聯邦資訊處理標準140-2。換言之,此次加密標準之公布,已為相關業者提供一可能之「安全港」保護,使業者倘不幸遭遇資料外洩事件,得主張資料已施行適當之加密保護,即無需承擔龐大外洩通知成本之衡平規定。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}