英國無線電頻譜管理改革政策(上)-政策源起與目標

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2005年11月,第218期
 

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※ 英國無線電頻譜管理改革政策(上)-政策源起與目標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=744&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/28)
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合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

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  愛爾蘭最大的ISP業者Ericom因其使用者利用Ericom提供之網路服務傳輸音樂檔案,而遭EMI、Sony BMG、Universal及Warner提起訴訟,控告其涉嫌侵害著作權,要求Ericom應過濾其內容可能涉及侵害著作權之檔案。對此,Ericom向愛爾蘭高等法院表示,Ericom在法律上並無義務監督在其網路上所承載的檔案內容。   愛爾蘭數位權利壓力團體「愛爾蘭數位權利」(Digital Rights Ireland,簡稱DRI)聲稱,上述音樂出版業者對於Ericom的指控及要求於法無據,因為ISP業者不過是資料來源的媒介,並無法律義務對於網路上使用者的行為負責;歐盟也無法律特別要求業者應監督其所提供網路服務傳遞的資訊內容。DRI亦表示,若立法要求業者應監督傳輸之檔案,除將侵犯網路使用者的隱私權外,更意味著要求使用者付費讓業者監督其使用網路之行為,但目前過濾篩選技術仍不夠完善,反而會影響合法使用網路服務之用戶。   雖然如此,ISP業者仍面臨了越來越多的國際壓力,要求應即時阻攔使用者非法分享之檔案。如2008年夏季,法國將提出一套測試系統以協助ISP業者封鎖涉及侵權之資訊;比利時法院於2007年判決要求某個ISP業者應過濾其傳輸之資訊;日本ISP業者之代表組織亦強調,若發現使用者使用軟體違法分享音樂及遊戲檔案,將即時切斷網路服務,以防止使用者透過網路分享檔案侵害著作權。對於違法分享檔案之行為,若英國網路服務業者與音樂工業之意見仍未能達成一致,英國政府將立法要求,ISP業者應對違法分享檔案之使用者發出警告,而使用者仍堅持從事該違法行為,則其所使用之網路服務將會中斷。   目前,對於使用者利用ISP業者所提供之服務從事侵害著作權之行為,該業者是否應為使用者之違法行為負責已成為各國專家廣泛討論之議題,未來有關該議題之立法仍有待持續關注。

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