新加坡政府科技局(Government Technology Agency of Singapore, 下稱 GovTech)在2017年8月21號提出智慧國家的5個策略性國家計畫,指出為了建立數位國家,政府將會更加注重基礎建設的整合途徑,未來將聚焦5項計畫:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
國際再生能源總署針對各國實施「綠氫憑證」提出建議報告國際再生能源總署於(International Renewable Energy Agency, IRENA)2022年3月13日發布「能源終端使用部門:綠氫憑證」(Decarbonising End-use Sectors: Green Hydrogen Certification)研究報告,說明綠氫的部屬與使用,以及國家、區域與國際綠氫市場的發展將取決於追蹤制度的建立與接受程度。 太陽能或風電等再生能源將水電解為氫氣與氧氣後,可轉換為氫能,且因產氫過程不排碳,故此類氫能稱為綠氫。為降低溫室氣體排放、解決溫室效應與極端氣候等問題,綠氫與來自綠氫的合成燃料,在追求減少碳排放的能源轉型中扮演關鍵地位。 該報告概述了綠氫憑證制度的技術考量以及創建此類工具所需面臨的挑戰,並對政策決策者提出關鍵建議,旨在建立具備國際認證標準的綠氫追蹤制度——綠氫憑證。 綠氫憑證是指生產設備業者、貿易商及供應商等能源市場參與者,向國際再生能源憑證相關組織或當地政府登記取得其生產過程中所使用的能源來自於綠氫之證明。消費者可以透過該憑證識別綠氫的來源,並可行使相關權利。 為確保綠氫憑證及其追蹤制度達成綠氫行業既定脫碳目標,該報告提出十點建議:(1)明確「綠氫」之定義;(2)建立標準,確保綠氫電力生產來源安全可靠;(3)確保憑證能為消費者及決策者提供足夠資訊;(4)簡化行政程序,減少行政負擔;(5)實施具備成本效益的憑證追蹤制度;(6)建立適當的控制機制避免濫用或缺乏透明度;(7)應考量結合既有制度;(8)避免跨國交易時重複頒發不同國家之憑證(9)利用綠色金融標準鼓勵遵守憑證要求;(10)促進國際合作,建立全球共通之標準與規則。
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。
中國大陸國家互聯網信息辦公室、國家市場監督管理總局聯合發布《個人信息出境認證辦法》中國大陸國家互聯網信息辦公室、國家市場監督管理總局於2025年10月17日聯合發布《個人信息出境認證辦法(下稱認證辦法)》,並將於2026年1月1日施行。中國大陸所稱之認證即為臺灣所稱之驗證,屬兩岸詞語使用之差異,容易產生混淆誤認先予敘明,下將以臺灣慣用之驗證一詞說明。 依照《中華人民共和國個人信息保護法》第38條須向境外提供個人資料方法有四種:分別為1.透過國家網信部門組織的安全評估、2.經專業機構進行個人資料保護驗證、3.依照國家網信部門制定的標準化契約與境外接受者訂定契約,以約定雙方之權利義務、4.法律、行政法規、國家網信部門所規定之其他條件。而認證辦法係依據第二種方法所訂,主要規範:1.處理者資格限制、2.傳輸資料數量、3.影響評估內容、4.驗證機構申請資料與報告義務、5.對驗證機構之監督。 處理者資格限制與傳輸資料數量方面,認證辦法規定向境外提供個人資料:1.不可為關鍵信息基礎設施營運者、2.向境外提供的個人資料須為10萬人以上未滿100萬人之個人資料或未滿1萬人之敏感個人資料(須注意,中國大陸之敏感個人資料包含:生物識別、宗教信仰、特定身分、醫療健康、金融帳戶、行蹤軌跡等資料,以及不滿14週歲未成年人的個人資料,故與臺灣個資法第6條之特種個資並不一致)。且認證辦法規定不得對個人資料的數量為拆分,意即如將資料數量拆成數筆10萬人以下,藉以規避認證辦法資料數量10萬人以上的境外傳輸申請限制並不合法。 除依法應履行的告知外,向境外傳輸前應取得當事人的單獨同意,並採取個資影響評估,影響評估之內容須包含:1.處理者與境外接收者處理個資的特定目的、範圍、方式、2.個資出境的風險、3.境外接收者的個資保護能力與義務、4. 提供事故通報管道、5.境外國家或地區的政策、法規影響。 最後,認證辦法應較注意的是驗證機構的報告義務與受檢義務的明確立法,使得除藉由驗證機構對個人資料處理者的審查確保個人資料國際傳輸的安全外,再透過政府機關對於驗證機構的檢查,以確保監管個人資料跨境傳輸,亦屬於我國政府機關可以參考之個人資料國際傳輸監管面向。