2017年12月14日美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)以3票對2票表決通過,廢止自2015年來所採取網路寬頻服務的高壓監管規定,並恢復了原來所採取低管制監管框架。支持者與反對者分別來自兩個不同的黨派。
經過詳細的分析以及對消費者和利益相關者的評論廣泛審查後,委員會認為自2015年來對網路寬頻服務採取的高壓規定,對整個網路生態系統施加了巨大的成本。為了取代這個嚴格的框架,FCC重新採用2015年之前的傳統低管制監管框架。
FCC 特別要求行動寬頻服務業者應公開揭露其網路管理政策例如:如何處理網路安全與壅塞問題、服務內容與商業條款等,以利於消費者與業者進行有效選擇,並促進政府對寬頻業者的行為進行有效的監督。此外 ,FCC恢復了聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)的管轄權,以便在寬頻業者從事反競爭、不公平或欺騙行為時採取行動。
在對消費者的影響方面,自由市場的支持者認為,付費優先的作法,意味在寬頻基礎建設上會有更多投資,使得上網和整體資料傳輸速度大為增加。
為達上述目標,委員會所採取之具體措施如下:
此外FCC又禁止各州限制擴建寬頻網路服務的法律。據FCC統計,大約20個州有限制社區寬頻網路服務活動的法律,這些州的法律不公平地限制政府部門與有線電視和電信寬頻服務提供商的競爭。 FCC通過該案後引發不少如Google、Facebook及Netflix等科技公司,與消費者保護環體齊力撻伐,認為ISP業者在FCC力挺下,將可隨意限制民眾上網瀏覽的內容,大企業因此具優先權,不利新創網路公司生存發展,且投下反對票的政黨表示,將率領各州對聯邦傳播委員會這項決定提出法律挑戰,透過訴訟尋求翻盤機會。
日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」(教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン)修訂版本,該指引於2017年10月訂定,主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考,本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。 (1)增加校務用裝置安全措施的詳細說明: 充實「以風險為基礎的認證」(リスクベース認証)、「異常活動檢測」(ふるまい検知)、「惡意軟體之措施」(マルウェア対策)、「加密」(暗号化)、「單一登入的有效性」(SSOの有効性)等校務用裝置安全措施內容敘述。 (2)明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施: 對於校務用裝置實施網路隔離措施,並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統,若運用精簡型電腦技術(シンクライアント技術)則可於同一裝置執行網路隔離。另外,針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄,並依實務運作調整控制存取權措施,例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。
美國田納西州《確保肖像、聲音和圖像安全法案》要求第三方若利用生成工具重製肖像、聲音或圖像應得本人之事前同意作為鄉村音樂發源地的美國田納西州,有著蓬勃的音樂產業,匯聚來自各路的表演藝術工作者,因而對相關從業者的個人公開權(Right of Publicity)保障尤為重視,早在1984年即制訂《個人權利保護法》(Personal Rights Protection Act),確保該權利不會因權利人死亡而消滅,屬於可由他人繼承之財產權,允許繼承人自由轉讓和授權,包含其姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)之權利主張,但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。 惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權,因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》(Ensuring Likeness Voice and Image Security Act),簡稱貓王法案(ELVIS Act),該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持,首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音(NIL+V),其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展,以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害,這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律(註:加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害),明確規定第三人在未得本人之同意下,若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案,而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為,則須承擔相應的民事侵權行為責任,以及構成歸類在微罪的刑事犯罪,刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金,該法案預計於今年7月1日生效,且僅適用於在田納西州境內的工作者。 該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外,亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員(俗稱播客),以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值;另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人,可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道;最後,若利用權利人的姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)或聲音(Voice)屬於法案中列舉的合理使用行為,如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等,則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。 除田納西州之外,美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案,但全美目前仍欠缺統一性的立法;聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段,日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久,由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》(或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》),旨在推動建立聯邦層級的框架性立法,以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍,而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》(或稱為《禁止仿冒法案》)的更新及補充,以維護公共利益,創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
協助中小企業因應國際綠色產品輔導措施自 92 年歐盟公告「廢電機及電子設備指令」( WEEE )及「電機及電子設備使用某些危害物質限制指令」( RoHS )以來,國際大廠紛紛制訂各種綠色採購標準以要求供應鏈體系符合無毒性、可回收及省能源的目標。回顧 94 年台灣電機電子產品輸歐出口值為新台幣 2,334.27 億元,影響廠商家數為 31189 家,因此這兩項指令執行之後,對台灣產業的衝擊影響甚鉅。 為協助國內中小企業因應歐盟 RoHS 指令之執行,經濟部中小企業處自 93 年起即已開始進行相關輔導工作,解決中小企業在面對綠色採購要求所遭遇之問題,如:法規環境、客戶要求、管理制度、人力資源等,藉由綠色供應鏈輔導,提升中小企業對綠色產品的認知,塑造優質而有效率的綠色供應鏈環境,以強化中小企業綠色競爭力。 隨著歐盟指令的推行已逐漸從資訊產品等 3C 大廠擴散到小型家電、玩具運動器材及電動工具等中小型企業規模,因此經濟部中小企業處將持續辦理輔導中小企業進入綠色材料與供應鏈體系,以及清查限用物質診斷、成立網路顧問團提供諮詢、綠色材料及供應鏈人才培訓、建立綠色供應鏈稽核訓練系統、示範觀摩及成果擴散等工作。 綠色產品趨勢已是不可擋的潮流,隨著今年 7 月 1 日 RoHS 指令的執行,及後續 EuP 、 REACH 、 … 等一連串綠色指令法規要求,對我國企業是一波波嚴酷的挑戰,需要政府投入更多的資源,繼續協助企業符合客戶綠色採購要求,將環保貿易障礙轉換成企業發展的新契機,開發拓展綠色產品的商機,以提升我國企業之綠色競爭力。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。