美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance),旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建,增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時,本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案,後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理,提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引,交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建,並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關,了解布建相關技術之決策所可能造成的影響,並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施,因此符合聯邦對ITS的補助條件),做好準備。
車輛與基礎設施間之通訊,是車聯網環境的重要構成部分,透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統,相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸,亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示:「除了增進行車安全,車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性,並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網,以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰,都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術,其能捕捉車輛所產生的交通資料,並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊,讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。
車輛與基礎設施間聯網指引的內容,目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號:聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號:新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號:運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃:社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。
另外,為了讓執照核發條件透明化,相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用,以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務,用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用,亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
UFC的起訴 Justin.tv侵害著作權及商標權UFC (Ultimate Fighting Championship)極限格鬥錦標賽的擁有人Zuffa LLC起訴Justin.tv侵害著作權及商標權。根據法院的訴狀文件中,2010年10月23日的UFC121賽事有超過5萬人從Justin.tv中觀看現場直播,Zuffa花錢僱用第三人從網站中移除將近200個未經授權的UFC121賽事。 Zuffa LLC宣稱起訴的原因是因為UFC付費觀看現場直播的內容被非法上傳在Justin.tv上的情形十分猖獗,而且Zuffa花了近乎兩年的時間試圖給予Justin. tv多次的機會,鼓勵Justin. tv預防或限制非法下載等等的侵權活動。Zuffa LLC的律師表示「遺憾地,Justin. tv對於大量線上侵權行為視而不見,我們相信Justin. tv實際上是想要引誘他們的使用者去做著作權侵害的行為,因此, Zuffa沒有選擇只能向法院提出訴訟。」 Zuffa的UFC賽事的內容僅提供給付費者,UFC每年提供付費觀看內容給有線電視或是衛星電視,並且在2009年獲得了將近美金3500萬的收益,一般影像收費44.95美元(高畫質影像收費54.95美元)。UFC 法律顧問表示目前取得線上授權的會員,像是UFC.com、Yahoo等等,都是收費44.95美元,這項費用是依據與DirecTV和DISH Network合約中約定的定價,價格不能下降,所有通路包含提供折扣價的通路都是違法的。
美國產業安全局放寬對敘利亞的出口管制措施美國產業安全局(Bureau of Industry and Security)於2025年9月2日發布《放寬對敘利亞的出口管制》(Relaxing Export Controls for Syria)最終細則,此最終細則依《總統行政命令第14312號》(E.O.14312)修訂、放寬《出口管制規則》(Export Administration Regulations,以下簡稱EAR)對敘利亞的出口管制措施。 此次的修訂放寬重點如下: 1. 新增或擴大對敘利亞出口、再出口的許可例外(license exception)範疇 (1) 針對EAR第740部分為新增和擴張,如新增有關於敘利亞和平與繁榮(Peace and Prosperity)的許可例外,擴大EAR第740.9條許可例外之範圍至與消費性通訊裝置(Consumer Communications Devices)相關的貨品及軟體; (2) 為了允許對敘利亞出口、再出口新增的許可例外情況,修訂EAR第746.9條第b項一般限制條款。 2. 對敘利亞出口、再出口採取更寬鬆的許可審查 (1) 於EAR第746.9條第c項第1款特定最終使用情況(如電信通訊、水供應和衛生、電力等)採取推定同意(presumption of approval licensing); (2) 其餘最終使用的出口和再出口許可申請,依EAR第746.9條第c項第2款以逐案審查(case-by-case)的方式為之。 3. 刪除部分條文 例如EAR第746.1條第a項第3款刪除適用《第二號一般命令》(General Order No. 2.)之內容,而交叉參照EAR第746.9條。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。