WiMAX頻譜開放 攪亂一池春水
日本國會於2021年5月12日，通過由内閣官房資通訊技術總合戰略室提出之數位社會形成基本法（デジタル社会形成基本法）。數位社會之形成，將有助於提升國際競爭力與國民便利性，因應少子化、高齡化與其他重要課題，本法之立法目的係為推動數位社會形成，使日本國內經濟健全發展，幫助國民幸福之實現。 本法之重點概如下述： 數位社會之定義係指藉由先進資通訊技術，適當有效活用各式各樣大量之電磁紀錄資訊，使各領域均得創新蓬勃發展之社會。 數位社會形成之理念係為了使國民生活能切實感受到寬裕和富足，實現國民得安全安心生活之社會，降低數位落差，並確保在數位社會下，個人與法人權利以及其他法律所保護之利益。 國家須制定數位社會形成之政策，具體包含確保高度資訊通訊網路與資通訊技術之可及性、整合國家與地方自治團體資訊系統、使國民得活用國家與地方自治團體之資訊、建立公部門基礎資訊資料庫、確保資通安全等。 為形成數位社會，明定國家、地方政府及企業之相關責任義務。 依數位廳設置法設置由內閣管轄之數位廳，並制定數位社會形成相關之重點計畫。 廢止高度資通訊網路社會形成基本法（IT基本法），以數位社會形成基本法為新資通訊技術戰略。
英國政府宣佈將內化歐盟電子通訊隱私指令，訂定cookie相關規範歐盟電子通訊隱私指令（Directive 2002/58/EC on Privacy and Electronic Communications, e-Privacy Directive）針對cookie（即業者為辨別使用者身份而儲存在用戶端上的資料）設置的規範，於2009年修正，將在今年在5月25日之前全面施行。歐盟跟據該項規定，要求業者，當其使用cookie追蹤網路使用者的使用行為時，必須取得網路使用者的「明示同意」，且每隔一年，業者皆必須重新取得該項「同意」，網路使用者亦得隨時撤回。實務上對於該項同意究竟應由業者「主動」要求，亦或「被動」等待網路使用者以允許cookie設置方式而直接視為同意，仍有爭議。 儘管如此，英國政府仍已決定內化該指令，制定其國內cookie設置規範。英國資訊委員會（Information Commission）將提出指導原則，協助業者遵循該規範。相關政府單位，亦已開始著手協助業者重新設定網頁瀏覽器。有關當局表示，英國政府將會在歐盟限定的期限內推動此規範，不過，該歐盟指令係強制規範，業者是否能在短期內完成該規範遵循仍有疑議。針對此點，英國政府已通令其資訊委員會，對於已著手改正其隱私規範並重新設置瀏覽器的業者，即便未於期限內完成該規範遵循，亦不受罰。英國未來實施的cookie設置規範究竟會如何發展，仍待觀察。
英國女皇批准「2011能源法」，致力推動能源效率政策英國2011年10月女皇正式批准（Royal Assent）同年9月經上議院（The House of Lords）所審議通過之「2011能源法（Energy Act 2011）」，其主要規範內容係為規劃擴編英國「綠色新政（Green Deal）」規模，及其投入財務協助之適用領域，並且對於家庭及商業部門之能源效率，訂定強制規範以加強提昇執行績效，共同推動英國達成低碳能源國家之政策目標。 關於推動家庭及商業部門之能源效率部分，「2011能源法」對於「私部門租賃建物（Private rented sector）」部分，特別訂定強制規範，要求自2016年4月起，私有建物擁有者（Private Residential Landlords）將不能拒絕租賃者所提出之「能源效率改善方案（Energy Efficiency Improvements）」，並且政府將提供各項財務金融協助（如綠色新政資金）。 並且，「2011能源法」對於私有建物能源效率等級（Energy Efficiency Standard）之標示，積極賦予法律推動效力，要求自2018年4月起，英國境內私有建物倘若未達能源效率標示等級E以上者，將限制其對外（居住使用及商業使用）出租之權利。 「2011能源法」為協助英國達成2020年國家節能減碳政策目標（減少碳排放20％以上，能源效率改善達20％以上）之重要立法，並且對於加強推動能源效率、擴編綠色新政規模、民間部門強制義務等，制定相關規範並設立推動時程，未來推動上可持續觀察其落實成效。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。