美國FirstNet與AT&T協議共建全美公共安全寬頻網

  美國自911事件後,事後檢討之建議之一為統合全美單一公共安全網路,可供跨部門之第一線救災人員使用。俟後美國於2008年拍賣700MHz頻段 (Auction 73)時,原本將Block D (788-793MHz/ 758-763MHz)共10MHz規劃為全國單一執照(Nationwide License),並與公共安全(public safety)頻段相連,得標者須與美國政府簽訂網路分享協議(Network Sharing Agreement, NSA),在必要時供緊急服務優先使用,惟該頻段歷經兩次拍賣均低於底價流標。2012年,商務部成立獨立機構First Responder Network Authority (下稱FirstNet),規劃如何統合所有與公共安全相關之通訊網路,FCC在2016年將前述流標之700MHz頻段撥交FirstNet使用。

  FirstNet 2017年3月宣布與AT&T達成25年之合作協議,由AT&T協助該機構建置緊急服務人員專用之全國性LTE無線寬頻網路,該網路之主要用途為當緊急事故發生時,第一線之人員可利用該關鍵基礎設施進行通訊聯繫之用。FirstNet與AT&T的合作協議主要包括以下三個部分:

  1. FirstNet將提供上下行合計共20MHz 之頻譜 (788-798MHz / 758-768MHz),該頻段係美國主要之LTE頻段,商業價值極高,且設備之生態圈極為成熟。此外,FirstNet也將在未來5年提供65億美金的建設經費,該經費來源為FCC過去頻譜拍賣之標金收入。
  2. AT&T承諾於25年內投入400億美金用於網路基礎設施的建設與維運,並確保網路的覆蓋率。
  3. FirstNet同意在該網路未用於緊急服務時,得做為AT&T商業網路之一部分進行營運,但是當有緊急服務需求時,應立即提供緊急救難使用。

  近年來,公共安全災防 (Public Protection and Disaster Relief)寬頻網路已成為許多先進國家的首要推動政策,包含英國與境內第一大電信商Everything Everywhere (EE)合作,芬蘭政府近來亦與電信商Telia共同合作測試LTE技術之公共安全網路。

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※ 美國FirstNet與AT&T協議共建全美公共安全寬頻網, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7812&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/10)
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金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

FDA公布修訂行動醫療APP指導原則

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