德國在2017年的3月通過了最新的無人機相關法規命令,亦包含傳統模型飛機的部分,並於2017年4月7日生效,新的修正重點如下:
綜合觀察可以發現,德國對於無人機的使用規範(或限制),可以歸結至三 方面,對於使用人的規範、無人機的大小以及使用地點的限制。
根據路透社(Reuters)報導指出,Google,和日前亦接獲到Klausner Technologies公司之專利訴訟LG, Apple,Skype以同意授權方式,結束可視覺化語音信箱(visual voicemail)之智慧財產權訴訟案。 提出訴訟案為Klausner Technologies公司之CEO,亦為可視覺化語音信箱技術發明人Judah Klausner,其擁有美國、歐洲與亞洲之專利。目前市場上熱門的可觸控式手機具有可視覺化語音信箱特性,包含Apple’s iPhone都具有其功能性。 此案主要涉及Klausner之專利擁有可視覺化語音信箱技術,類似電子郵件,使用者可利用電腦或電話傳送可視覺化之語音訊息,並讓使用者具選擇性收取訊息。 目前Google擁有兩種服務,受Klausner’s專利之影響,其一讓使用者透過Grand Central提供一簡單網際網路語音溝通平台,另一為具Android自由軟體平台之智慧型手機。該案以和解方式結束,但Klausner婉拒與路透社說明,該公司與Google之間協議內容。
美國強制電子通訊服務提供者保存用戶紀錄之立法提案引起強烈抨擊由美國共和黨所倡議的法案「Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2009」(S. 436,H.R. 1076),於今年2月13日交由參、眾兩院進行審議;鑒於網路色情危害青少年之問題相當嚴重,該法案訂定了加重色情犯罪刑度及其他數項保護措施,旨在減少網路色情對於兒童的危害。但其中一項措施要求電子通訊服務者、遠端電腦服務提供者,對於隨機配置之暫時性網路位置等相關可識別用戶身份的紀錄及資料,應保存至少兩年,引發業者及隱私權保護團體極大的反彈聲浪。 業者反彈的原因在於依據18 U.S.C §2510對於「電子通訊服務」(electronic communication service)之定義,係指「提供使用者接收、傳送有線或電子通訊的服務」,幾乎囊括所有類型的資通訊服務提供者;倘若法案通過,則如AT&T、Verizon電信業者、Comcast有線電視營運商、網路電話業者、提供Wi-Fi接取點服務者、及動態主機隨機配置IP位置之服務提供者等,未來皆須依規定負有保存記錄至少兩年的義務,將導致其儲存設備之成本大增。 此外,保衛隱私權團體大力抨擊此種無差別強制保存用戶特定紀錄的作法,形成潛在傷害隱私權的危機,若是保管不當而造成資料外洩、或資料遭不當使用,其受害規模將難以估算。由於業者及民間反彈聲浪相當大,參、眾兩院是否通過此法案,或做出若干調整,仍待後續觀察。
何謂「離崗創業」?所謂「離崗創業」係指中國大陸允許國立的研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動之研發人員激勵措施。 中國大陸於2012年時首次提出「創新驅動發展戰略」之國家政策,該政策的主要涵義包括了未來的發展要靠科技創新驅動,而不是傳統的勞動力以及資源能源驅動;以及創新的目的是為了驅動發展,而不是為了發表高水準論文。 在實施該戰略政策之前提下,中國大陸於2016年2月發布了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》,於該文件中,為激勵研發人員創新創業,開放國立研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下,經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動。該文件並要求國立研究開發機構及大學院校應建立相關規範,或與研發人員約定留職從事研發成果運用活動期之間和期滿後的權利和義務,以及規定研發人員依該規定留職者,其期間以3年為限。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。