什麼是「外太空條約」？
外太空條約（Outer Space Treaty），為各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則之條約。聯合國大會於1966年12月17日通過該條約，在1967年 10月10日生效，目前絕大多數會員國已簽署並批准。外太空條約為國際提供了外太空的基本法律框架，包括以下原則：
- 探索和利用外太空間應為所有國家的福利進行，並以全人類為一個整體;
- 外太空應可供所有國家自由探索和使用;
- 外太空不受國家主權主張，不得透過使用、占領或其他方式據為己有;
- 各國不得以任何方式將核武器或其他大規模毀滅性武器放入天體軌道或外太空;
- 月球和其他天體只能用於和平目的;
- 太空人員應被視為人類特使並予救援;
- 各國應對包括政府或非政府進行的太空活動負責;
- 各國應對其太空物體造成的損害負責;
- 各國應避免外太空和天體遭受有害污染。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國閒置頻譜發展近況為了讓業者間服務不受干擾，政府在規劃頻段時，皆會設置護衛帶(Guard Band)，以維持服務品質。不過，隨著科技的進步，業者彼此干擾程度降低，頻譜的使用也較過去有效率，導致頻段常有閒置的情況。是故，FCC在2008年正式公告開放閒置頻譜(white space)，透過業者無須取得執照，以增加頻譜的活用與增加民眾網路接取。美國在2009年完成無線電視數位化後，亦從700MHZ較低頻段留下成對5*5MHz，期望透過該頻段覆蓋率高特性，增加業者投資偏遠地區，使當地民眾享有網路帶來的便利性。 閒置頻譜的開放利用，雖可增加公益性與頻譜使用性，但亦存有干擾無線麥克風、行動電話與廣播服務等服務之虞。FCC為了兼顧各業者服務品質與頻譜有效運用，透過地理位址功能(geo-location capability)，輔以成立數據資料庫的方式，藉由資訊透明減少頻譜開放後的互相干擾。今年FCC閒置頻譜的發展，3月允許全國可建置TV Band Devices，期以迅速活化頻譜利用；5月公告低功率的電台須登記資訊於數據資料庫，以避免服務受到干擾。6月，FCC宣佈Google通過測試，成為美國第三家數據資料庫業者，增加服務競爭性。部分輿論則是認為Google在擁有地圖與數據資料庫後，將會更致力在偏遠地區使用無需執照頻譜(Unlicensed Spectrum)，此舉無疑是增加Google服務影響力。 政府具有規劃性開放的結果，已直接影響民間投入閒置頻譜的利用。目前，Google與微軟相繼於非經濟地區，建置「閒置頻譜」設備，期以將網路服務滲入美國各角落。西維吉尼亞大學(West Virginia University)宣佈將開發校園與周邊地區的閒置頻譜，已提供鄰近區域免費Wi-Fi服務。除此之外，亦有部分企業透過策略聯盟發展「圖書館Gigabit網路」計畫，期以透過無線電視頻段具備高涵蓋與穿透力之特性，使圖書館與附近地區皆可享受免費無線網路。該聯盟已於五月宣布選擇堪薩斯城(Kansas City)公共圖書館為試點區， 且持續公開徵求自願參與之圖書館。 綜上所敘，在業者服務彼此不受干擾為前提下，閒置頻譜的開放確實可活化使用效率與增加網路接取性。並且，輔以無線電視空白頻段之優勢，可以預見未來Wi-fi無論是網速亦或是穩定度，其品質將更為提升，使無所不在網路落實於社會每個角落。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告，由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局（USPTO）於2020年10月27日發布「發明AI：由美國專利觀察AI普及情形」（Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）智財資料分析報告，本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料，發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件，成長幅度為100%，而在全體專利當中AI相關專利所占比率，也由原本的9%成長至接近16%，顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出，自1950年圖靈（Alan Turing）提出「機器能否思考？」問題以來，現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準，AI技術在發明領域的重要性益發提升，活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%，在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢；除了美國銀行（Bank of America）、波音公司（Boeing）以及奇異電子（General Electric）之外，前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域，其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM，其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google，而AI技術的應用領域也更加多元，並且與在地產業做結合，例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出，經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長，並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用，AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體，隨著AI領域發明人的顯著成長，未來將有更多AI技術在各領域的應用出現，而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。