本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國財政大臣Gordon Brown在倫敦的一場演講中指出,OFCOM現正研擬制定一套適用於各種不同媒介之內容的分級識別標誌。未來不論電視節目、廣播節目、電影、電腦遊戲或者網站內容都可適用該分級識別系統,以幫助父母為家中的孩童過濾不適當的內容,保護孩童在數位化的時代仍可以遠離不適合的媒體內容。 在該場演講中,Gordon Brown 表示,身處在數位時代,父母越來越難掌握孩童所接觸的內容是否適當,但是在無法扭轉科技的進步前提下,應當善加利用新科技並使父母得以透過各種新科技繼續保有為孩童選擇適當的內容之控制權。 OFCOM的發言人僅透露該套分級識別系統不僅適用於所有種類的媒體內容,而且將以文字方式描述各種內容,例如特定內容之裸露程度為何,以作為視聽大眾決定是否接收該內容前的參考。另外,不同於現行的電影分級制度乃是以年齡作為不同等級內容的分級標準,未來OFCOM所推出的分級識別系統將無關乎年齡。不過OFCOM亦表示該分級識別系統的詳細內容目前尚未決定,仍在討論階段。 除了制定一套適用於所有內容的分級識別系統之外,OFCOM未來亦將透過電視廣告以及要求ISP業者配合向消費者宣導各種過濾軟體,以便消費者得以過濾網路上之色情猥褻或暴力之內容。
日本內閣閣議決定朝向實現數位社會之重點計畫日本內閣於2021年6月18日閣議決定《朝向實現數位社會之重點計畫》(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。本計畫係為使2021年9月數位廳正式設立後,得迅速依《數位社會形成基本法》(デジタル社会形成基本法)第37條第1項制定重點計畫,而將目前施政上須納入考量之項目事先制定為重點計畫。 本計畫重點措施摘要如下: 整備並普及化數位社會所需之共同功能,包含普及My Number Card、推動利用My Number,與Gov-Cloud政府雲端服務平台等。 徹底改善行政服務之使用者體驗與使用者介面,實現以國民為對象之服務。 推動《綜合資料戰略》(包括的データ戦略),促進資料流通與活用。 培養優秀數位人才,並延攬民間人才至行政機關。 為活用新技術進行籌措,並推動制度改革。 確保網路可及性(アクセシビリティ),減少數位落差。 確保網路安全與個人資料保護,防範使用資通訊技術之犯罪行為。 推動普及高度資通訊環境,與高效能運算之研究開發及測試實驗。 定期召開數位社會推動會議幹事會(デジタル社会推進会議幹事会(仮称),此為暫定),檢驗政策實施狀況。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。