為迎接數位貨幣此種新興產業所帶來的挑戰,在企業經營者與立法者的同意下,北卡羅萊納州於2016年6月通過H.B. 289法案,擴大該州貨幣傳輸法(Money Transmitters Act )的適用對象,將虛擬貨幣交易所納為貨幣移轉服務商,其須向主管機關申請特定執照,並繳納保證金,立法者更於2017年追加繳納保險金的規定,以避免資安危機。法案內對虛擬貨幣的定義為,一種能表彰價值的數字,可經由電子交易並具有交易媒介(medium of exchange)、計價單位(unit of account)和價值儲存(store of value)等功能,但虛擬貨幣並不是美國政府所承認的法定貨幣(legal tender status)。
又虛擬貨幣的經營業務,範圍包含建立於區塊鏈的虛擬貨幣活動,但排除挖礦者、使用區塊鏈技術的軟體公司,像是智能合約平台(smart contract platforms)、智能資產(smart property)等適用對象。申請貨幣移轉業務執照,須繳交1500美金的費用,再加上每年至少5000美元的評估費用。此外,為保障使用者所要求的保證金部分,貨幣移轉金額若低於100萬美元者,必須提出15萬美元作為擔保,若超出100萬美元者,則須提出更高的保證金。此項法案的出爐強化了法律的明確性,為該州經營虛擬貨幣的業者,提供一項可預見的規範,該法案未來是否能成為其他州成立新法的指標,仍有待後續發展。
掌管網域名稱規則的組織—ICANN,於2008年6月底透過總裁Paul Twomey表示,其將計畫提出新的通用型網域名稱(Top-level domains, “TLD”),以為增加網域名稱的選擇性做準備,並且讓想透過網域名稱表現自我的使用者,有更多選擇模式。目前為止,網域名稱使用者可選擇的通用型網域名稱限於21種,例如.com、.org、.info等。 根據ICANN新的規劃,申請新的通用型網域名稱者,可以自己選擇其網域名稱,並且進行登記。所有的新申請者不但可以專屬使用其所選擇的網域名稱,也可以將該網域名稱透過登記移轉來進行買賣。 從ICANN的聲明來看,其預估申請者將會以群組做為主要的選擇,例如現有旅遊業者的.travel,另外以城市作為通用型網域名稱的需求也相當高,例如.nyc、.paris。 ICANN目前計畫限定一個期間來接受全世界的團體來申請通用型網域名稱,預估第一輪的申請期限截止後,ICANN將會透過預計9個月的評選程序,來處理所有的通用型網域名稱申請。目前ICANN的新計畫預計於2009年第二季開始接受申請。
經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,活用WAGRI後,在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。