為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性,日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。
在第4次行動計畫,關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量,盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生,並提升從事故中恢復的速度。因此,第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外,較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面,要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面,分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊,並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分,日本從功能保證的觀點出發,新增風險情況對應準備的要求,包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上,該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。
另外,第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統,從原有的運轉監視系統變更為智慧電表,以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。
先前Viacom公司控告Youtube明知盜版剪輯影片而獲利一案,美國聯邦上訴巡迴法院決定重新審理。 2007年使用者將Viacom電視頻道的影片,像是MTV或是喜劇上傳到Youtube,這樣的影片剪輯超過上千片,Viacom主張由於Youtube縱容盜版的影片剪輯放在網站上來提高網站的聲望,所以Youtube是有意成為大量著作權侵害的幫兇,Viacom向Youtube求償超過一億元的損害。 依據1998年通過的數位千禧年法案,網路服務提供者在獲知有著作權侵害的內容後,只要迅速移除內容,則無需負擔使用者著作權侵害的責任。由於youtube在獲知有侵權內容時,已經及時將侵權內容移除,所以在2010年地方法院否決了Viacom的控告。 2012年4月5日聯邦巡迴上訴法院法官推翻地方法院的判決,並且說明合理陪審員(reasonable jury)可以發現Youtube實質上知道或是明確的意識到網站上有侵權的活動。 Google(Youtube的擁有者)發言人表示,侵權影片占youtube網站上的影片僅微小的比例,並且Youtube早已移除該侵權影片。但在Vaicom訴訟結束後,此項爭議卻開始攻擊Youtube。發言人繼續表示,此項決定並不影響Youtube的經營方式,Youtube將繼續作為全世界可以盡情自由表達的平台。
澳洲擴大對中小企業之政府採購競爭機會聯邦採購規則(Commonwealth Procurement Rules)為澳洲財政部(Australia Government Department Of Finance)依公共治理、績效及課責法(Public Governance, Performance and Accountability Act 2013)授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則,並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外,另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施,同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭,新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會,並以符合最佳性價比之原則考量下列事項: 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益; 二、 中小企業參與競標之障礙,如投標之資金成本; 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻; 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益,包含在合適之情況下,將大型專案拆分為數項小型專案。 此外,新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分,超過澳幣10億元之採購契約,採購總金額中至少25%應係向中小企業採購,較修正前提高5%;超過澳幣2,000萬元之採購契約,採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購,較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻,因此提高中小企業之採購比例,預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
日本提出「放送法施行規則」修正草案,強化智慧防救災訊息發佈設備整備措施日本總務省鑒於311地震時媒體播送的減災效果,在2014年2月14日對日本放送法施行規則的部分修正展開公眾諮詢。此次的修正係基於放送法母法第108條規定。依據該條的規範,基幹放送業者在進行國內的廣播時,若發生暴風、豪雨、洪水、地震、大型火災或有發生之虞時,為預防其發生或減輕其所造成之損害,應進行有效之廣播。 蓋日本在311災後,因其對對社會所產生巨大的衍生影響,後續規劃研擬了許多因應法制政策及措施。根據日本內閣府「2013年防災白皮書」,日本政府在311地震後所規劃政策方向及重要施政措施有:防災對策推進會議檢討會議的最終報告、災害對策法制的改正、與防災基本計畫的修正等各層面工作。 此外,依據日本防災對策推進會議檢討會議在2012年7月所完成之報告,其中對於災害立即回應體制的充實與強化,及建立綜合的防災資訊系統,建議應蒐集並提供必要之資訊,以盡早提供根本性的改善為目標。並且,為因應災害防救需要及強化即時應變能力,建立智慧防救災體系即屬刻不容緩,如何能運用各種多元性傳遞管道,落實將緊急性災害防救重要資訊傳送至每位國民,遂成關鍵議題。 而此次放送法施行規則的修正則擬增訂第86-2條,要求基幹放送業者應就基幹放送設備等向總務省所擬定的「基幹放送等整備計畫」;其中,關於母法108條廣播之確實實施而有特別必要者,並應取得總務省之確認。修正案擬增訂的101-2條除重複上述意旨,並要求總務省在確定確認上述計畫後,並應將公開其計畫的相關內容。 其中,對於地震防災對策特別措施法(地震防災対策特別措置法) 、水防法 與關於在土砂災害災害警戒區域內等的土砂災害防止推進的法律(土砂災害警戒区域等における土砂災害防止対策の推進に関する法律)等規範所訂定易受災區域內發信設備之設置,皆納入上述應被確認計畫的範圍。 日本屬地處地震頻繁國家,對於災害防救體系甚為重視,並投入大量資源加以發展。未來日本對於推動智慧防救災體系,是否會有更多進一步法制修改及調整,值得我們持續進行關注。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。