日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。
在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。
物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。
人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。
由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今(2022)年2月28日卡地亞(Cartier)控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼(Tiffany & Co.),聲稱其在卡地亞前員工的幫助下,竊取獨家商品的營業秘密。 歷峰北美公司(Richemont North America Inc.)旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理(Junior Manager)梅根瑪莉諾(Megan Marino),控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊, 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明,卡地亞的指控毫無根據。 根據訴訟聲明,蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元(約新台幣2.8億)的高級珠寶系列,蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後,於今年2月份解僱瑪莉諾,但卡地亞聲稱,蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。 這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年,卡地亞起訴一名前廣告主管,據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼,該訴訟於次年和解。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)美國食品藥物管理局(The Food and Drug Administration,簡稱FDA)於今年(2014)7月更新並公布了醫療器材上市前審查(premarket notification)的指令(guidance)(該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification,以下簡稱510(k)),針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點,並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正,以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度,讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範,但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條,其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準:實質上相同指新醫材在技術上特點(technological characteristics)與比對性醫材相同;若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同,其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等,與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中,主要的評估內容: 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).