本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國明尼蘇達州通過的《明尼蘇達消費者個人資料保護法》(Minnesota Consumer Data Privacy Act, MNCDPA)規範組織應如何合規蒐集、處理及利用個人資料。主要內容有: 一、 適用對象:於明尼蘇達州內經營商業之營利組織(下簡稱企業或資料控制者),或生產製造商品、提供服務予該州居民之企業,且符合下列情形之一者: 1. 在前一年度控制或處理超過10萬筆消費者個人資料。 2. 控制或處理超過25,000筆消費者個人資料,且總營收超過百分之二十五係源自於銷售個人資料者。 3. 高等教育機構(postsecondary institutions)、非營利組織則自2029年7月31日起適用。 二、 消費者權利:賦予明尼蘇達州居民對個人資料的基本權利,且強調消費者不應因行使權利而受歧視。分別為: 1. 近用權:請求瀏覽企業對其所蒐集個人資料,但如導致企業商業機密洩露之虞者除外。 2. 修正權:請求企業修正不正確或不完整的個人資料。 3. 刪除權:請求企業刪除其個人資料。 4. 請求製給複製本:採取可便利取用格式,或資料可攜(Data Portability) 之方式。 5. 選擇退出權(opt out):就個資利用行為,消費者得行使退出權: (1) 為精準行銷之目的(Targeted Advertising); (2) 銷售個人資料; (3) 為資料剖析之目的處理個人資料。 6. 取得企業揭露或提供個資利用之對象清單。 7. 消費者得向企業請求基於特定決策所作成剖析結果之原因,以及消費者未來得據以採取確保不同決策之作為。 三、 企業主要責任與義務: 1. 企業應履行之義務除告知義務、透明度、資料最小化、安全維護措施外,尚須: (1) 依法回應當事人之請求:資料當事人向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料,企業接到請求後,應於45天之期限內准駁其請求;必要時得於通知當事人合理事由後,展延一次。 (2) 保存所有申訴與回覆之紀錄至少24個月;除此之外,企業須建立並採行合規政策,包括識別主要負責人,如:首席隱私長(Chief Privacy Officer)。 明尼蘇達州《明尼蘇達消費者資料隱私法》的通過顯示社會對於資料隱私保護方面的重視,除了加強對消費者個人資料的保護,也賦予消費者的權利,使消費者不再屬於被動方,而能夠主動捍衛自己的個人資料隱私。
新加坡擴大適用中小企業數位化政策以因應COVID-19疫情新加坡為實現「智慧國家」(Smart Nation)願景,長期致力於數位發展政策之推動。當中,在「協助產業加速數位化」方面,針對中小企業建置「中小企業數位化計畫」(SMEs Go Digital),並將其下「預先批准解決方案」(Pre-Approved Solutions)與「生產力解決方案補助金」(Productivity Solutions Grant, PSG)列為重要措施之一;甚而,於此波COVID-19疫情下,新加坡再度強化該等制度之運用,藉此加速中小企業數位發展進程。 所謂「預先批准解決方案」與「生產力解決方案補助金」,係指中小企業得透過企業科技庫(Tech Depot)網頁,了解中小企業數位化計畫下有哪些經過資通訊媒體發展管理局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)預先批准的數位解決方案,並在取得供應商報價後,向新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, ESG)申請「生產力解決方案補助金」之支援。於COVID-19疫情發生前,預先批准的數位解決方案包含「銷售與庫存管理」、「會計與文件管理」、「顧客關係管理」、「人力資源管理」、「網路安全」、「行動裝置門禁控制」及「車隊管理」等等13項系統,中小企業最高得享有報價70%的補助。 於COVID-19疫情發生後,除原有數位解決方案外,IMDA再預先批准下列內容,ESG亦於2020年4月1日到2020年12月31日間將所有方案的最高補助水平提升至80%,協助中小企業因應疫情並維持業務連續性: 遠距上班─線上協作工具(Online collaboration tools) 遠距上班─虛擬會議和電話工具(Virtual meeting and telephony tools) 訪客管理─佇列管理系統(Queue management system) 訪客管理─溫度檢測方案(Temperature screening solutions) 新加坡為因應COVID-19疫情,加強適用原有中小企業數位化計畫下的預先批准解決方案與生產力解決方案補助金,在既有制度上迅速地進行調整,以減緩疫情造成的產業衝擊,甚至加速中小企業數位發展之進程;另一方面,藉由COVID-19的特性,協助中小企業導入遠距上班與訪客管理等數位技術,改善過往因資金有限而未能優化營運基礎設備之難題,為中小企業開啟新的可能。
數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書為中心數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代,顯得非常重要,也是世界各國重視的議題之一,歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」(WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?)白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣,包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設,將無法順利完成數位轉型及提升競爭力,況且人工智慧以及物聯網時代的到來,正在改變全球消費者的習慣,因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點,但要完成目標,需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金,更需仰賴公私協力才可順利達標,因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力,促使企業投資者以龐大的金流支援,而企業投資者之目標以獲利為原則,因此如果要吸引大量投資人進場,必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到,歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低,且歐盟因為成員國眾多,缺乏單一的市場,難統籌規範,更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中,針對參與者沒有明確規範,諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係,使得參與者無所適從,如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題,白皮書建議以三個支柱作為框架,其一為打造共同連結的運算網路系統(Connected Collaborative Computing)作為歐盟經濟體的中樞神經;其二為建立單一的數位市場,整合各國市場機制並建立完善法規制度;最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性,否則遭到攻擊,將會威脅歐盟各國。 數位化的時代,不僅可提提升運作效能,更能促進永續發展,然而工欲善其事,必先利其器,數位基礎建設為不可少之一環,鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題,歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展,或許值得我國持續關注。
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。