日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標
日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。
新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。
新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
1.日本經濟產業省，ビッグデータ・AIを活用した新しい経済指標への意見を募集します～既存の統計よりも優れた速報性・詳細性が期待されます～，http://www.meti.go.jp/press/2017/07/20170719002/20170719002.html（最後瀏覽日：2017/11/15）。
2. BigData-STATS，https://bigdata-statistics.meti.go.jp/（最後瀏覽日：2017/11/15）。
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
英國Ofcom準備展開全國性的WhiteSpace測試應用為了增進無線頻譜的使用效率，各國紛紛針對閒置頻譜（White Space）的應用進行討論與發展，除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則，並展開全國性的測試外，英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後，準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段，但因各種因素（如地理地形、人口分布），而在部分地區閒置未使用（即獲得頻譜使用權之業者，在當地並未提供訊號覆蓋）；或者因避免頻譜間訊號干擾，而特意保留的空白區塊（以電視頻道為例，為了避免訊號互相干擾，故於頻道1與頻道3播送電視節目，而頻道2則保留空白。）由於無線通訊技術的提升，可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式，將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段，故存在著眾多的既有使用者，閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展，故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定，但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃，故仍暫時不開放商業使用，為了進一步確定White Space在英國的可用性，也為了測試對既有服務的干擾程度，Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三： 1. 針對節目製作與特殊事件（program making and special events，PMSE）：PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者，可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置，因此White Space的開放，必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視（digital terrestrial television，DTT）：DTT是無線數位電視，也是最重要的既有使用者，White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外，也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出，各地閒置頻譜的情況不同，如在倫敦地區，對DTT的干擾較低，但格拉斯哥（Glasgow）則相反；而在PMSE的部分，倫敦市中心（如溫布敦球場）則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試，瞭解英國各地White Space的使用潛力，屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段，以確保不會發生有害的干擾，整體試驗將持續至2014年夏季。
美國FCC新機上盒管制措施正式生效美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於1998年要求有線電視業者將條件式接取（conditional access, CA）元件與機上盒的基本瀏覽設備分離；並於2003年採用CableCARD做為共通標準，希望藉由此「機卡分離」措施，達成有線電視服務層與設備層的結構分離，為設備層導入競爭與投資，以促進機上盒之功能創新與降低價格。 惟本措施2007年實施以來，因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極，致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒；且租用有線業者所提供機上盒者，大多未安裝CableCARD。 FCC故於2010年底發佈新命令，希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差；本命令於2011年8月生效，FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應： (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊； (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣； (3)無論租用或自購機上盒，CableCARD之價格必須一致，且明確揭露費用； (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇； (5)允許訂戶自行安裝CableCARD； (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD； (7)提供具多重串流（multi-stream）效能之CableCARD； (8)確保得以收視所有的線性（linear）頻道。
中華人民共和國發布「電子認證服務管理辦法」中華人民共和國於今年(2005年)2月18日頒布「電子認證服務管理辦法」，該辦法乃是繼2004年8月頒布「中華人民共和國電子簽名法」後，針對電子認證服務產業所為之規範，目的在於使主管機關(中華人民共和國資訊產業部)對於憑證機構與電子認證服務之實施得有一明確之監督管理辦法(第4條)，將於今年(2005年)4月1日正式施行。該辦法對於憑證機構之核可、電子認證服務之提供、暫停與終止、憑證應記載事項、憑證機構之審查義務、主管機關之監督管理辦法，以及相關罰責均予以明定。並於該法第41條設有過渡條款，明定憑證機構必須於今年(2005年)9月30日前取得電子認證服務許可，於今年(2005年)10月1日起，未取得許可者不得繼續從事電子認證服務，是以不採自願認可制。