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」
2026年7月,國際唱片協會(International Federation of the Phonographic Industry, IFPI)發布新聞稿,採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品,以此防範機器人之流量操作。 依據該標準,音樂作品若欲進入音樂排行榜,必須同時符合以下條件: 1. 合法授權:所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法,禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。 2. 人類實質創作:音樂必須是人類創作為主,得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。 3. 無操縱疑慮:作品流量須為真實,且榜單資料應無人為或機器操縱。 此外,作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規,符合AI服務條款,並配合串流平台之AI標示,使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。 IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單,並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作,將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視,並於全球範圍內劃定明確界線。 目前,IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中,如澳洲唱片業協會(Australian Recording Industry Association)即已跟進,要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例,並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會(Korea Music Copyright Association, KOMCA)亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記,並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記,隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議,KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施,暫緩相關受理。
英國與13家科技公司簽署《防範線上詐欺憲章》,建立網際網路防詐之重要里程碑英國內政部(Home Office)於2023年11月30日與全球13家線上平臺與服務提供者(包括Amazon、eBay、Facebook、Google、Instagram、LinkedIn、Match Group、Microsoft、Snapchat、TikTok、X(Twitter)、techUK及YouTube等)簽署自願性《防範線上詐欺憲章》(Online Fraud Charter),促進落實防詐措施。 此協議針對線上平臺與服務提供者之防詐重點要求如下: 1.設置監測及預防體系:線上平臺與服務提供者應建立有效流程,以辨別、標註和移除不當的內容和帳號;記錄違規使用者,以防其再次啟用或註冊新帳號。此外,線上平臺與服務提供者應採行符合英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre)密碼保護指引的身分驗證機制,並鼓勵使用者採用兩階段驗證,幫助使用者辨別真偽。而在電子商務與社群媒體方面,線上平臺與服務提供者應設置賣家驗證措施以防範不肖業者,並為使用者提供高風險交易安全指南與安全支付服務機制及資訊,保障使用者之消費權益。 2.建立檢舉途徑:線上平臺與服務提供者應提供簡捷的檢舉途徑,方便民眾檢舉詐欺行為,並與執法部門合作,以快速通報平臺或服務所發生之可疑詐欺活動。當未知帳號透過私訊聯繫使用者時,線上平臺與服務提供者可提供適當的警告,以提醒使用者可能的詐欺風險。 3.與公部門合作進行防詐宣導:所有線上平臺與服務提供者必須參與英國線上廣告計畫任務小組(Online Advertising Programme’s Taskforce),完備防制詐欺網。並要求有付費服務之線上平臺與服務提供者於其平臺內設置廣告驗證程序,以便過濾並防止詐欺資訊傳播,確保網路廣告真實性。此外,線上平臺與服務提供者須與英國政府、英國金融行為監督總署(Financial Conduct Authority)及英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office)等公部門展開跨部門協調合作機制,加強防詐情報共享與配合執法取締詐欺。最後,線上平臺與服務提供者必須提供最新詐欺風險資訊以幫助民眾辨別詐欺手法。 該憲章簽署之線上平臺與服務提供者須在六個月內實施上述措施,但因係自願性質,因此其有效性仍有待觀察。
美國Amazon開始免費提供CD之線上即時MP3資料服務美國Amazon於1月10日正式發表在美國國內開始提供消費者使用其所購入CD之MP3資料的免費雲端服務「AutoRip」。 消費者一旦在Amazon.com的網站上購買音樂CD以後,音樂CD的MP3資料就會自動加入雲端音樂服務Amazon Cloud Player上的使用者個人儲存空間。購買手續完成以後,資料立刻自動加入,無需等待CD本身的送達。在這項服務範圍內的CD約有5萬片,不僅是在服務開始後購買的才能享受,服務還回溯至1998年以來曾在Amazon.com上購買過CD的消費者。 Amazon Cloud Player在公司的Kindle Fire,以及iPhone與iPad等搭載iOS作業系統的終端設備,與各家智慧型手機等搭載Android作業系統的終端設備等等都可利用,旨在提供消費者無論何時無論何地皆可以享受音樂的行動價值。此外,音樂資料不僅可以透過串流播放的方式利用,也能直接免費下載存檔利用。 目前,這項服務的對象區域僅限於美國境內,在日本、台灣都還無法利用,不過在網路上也已經有許多網友開始殷切期盼這項服務後續的推出。值得一提的是,Amazon這項服務的推出也進一步突顯了企業因應網路著作權利用型態發展的一個重要轉變。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)