日本國土交通省等統整了無人飛行載具目視外飛行時的要件
為了實現在2018年將無人飛行載具（drone）運用於離島或山區的貨物配送之目標，日本國土交通省及產業經濟省自2017年9月起舉行了6次「關於無人飛行載具的目視外與越過第三人上空之飛行檢討會」，並於2018年3月29日發表了其所統整出無人載具進行無輔助者目視外飛行之相關要件。
依據現行航空法第132條之2、國土交通省頒布的「無人航空機飛行手冊」第3點、以及該發表的內容所示，無人載具的目視外飛行除須就機體、操縱技術與安全對策的面向具備相關要件，尚要求在操縱者之外，應配置輔助者，在飛行時監視飛行與氣象狀況，同時管制飛行路線正下方及其周邊的第三人出入，並綜整判斷上述資訊，適時給予操縱者安全飛行所必要的建議。
基此，該發表指出，考量到以現行的技術而言，地上設備與機上裝置仍難以完全取代輔助者所扮演的角色，故就無輔助者的情形，除在現行飛行基準上，附加：1. 飛行路線須選在第三人存在可能性低、且有人機不會飛行的場所與高度；2. 機體須具備預想中用途的相當飛航實績；3. 事前履勘飛行路線與擬定意外發生時的對策等條件外，又增設新的個別要件如下：
（1）就第三人的出入管理，設置能遠距離監視的攝影機，並在管制區域設置看板或海報等，以警示附近居民；
（2）對機體施以增加辨識度的塗裝，裝設可供遠距離監視有無有人機接近的攝影機、或將飛行計畫事前提供給有人機營運者；
（3）隨時掌握自機狀況，擬定在異常情形發生時降落的適切對策；
（4）在飛行路線或機體裝設氣象計以監測氣象狀態，令其得以在判明天候狀況超出機體所能負荷限度的當下即時降落。
預期該發表內容將會成為日本「面向空中產業革命之行程表」中，關於目視外飛行審查要點修訂項目的重要參考基準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
国土交通省，〈無人航空機（ドローン）の目視外飛行に関する要件をとりまとめました～無人航空機を使った荷物配送の実現に向けて～〉，http://www.mlit.go.jp/report/press/kouku01_hh_000087.html（最後瀏覽日：2018年4月2日）
国土交通省，〈無人航空機の目視外飛行に関する要件 概要〉，http://www.mlit.go.jp/common/001227435.pdf（最後瀏覽日：2018年4月2日）
国土交通省，〈無人航空機の目視外飛行に関する要件 本文〉，http://www.mlit.go.jp/common/001227438.pdf（最後瀏覽日：2018年4月2日）
国土交通省，〈空の産業革命に向けたロードマップ〉，http://www.mlit.go.jp/common/001226611.pdf（最後瀏覽日：2018年4月3日）
国土交通省，〈無人航空機 飛行マニュアル〉，http://www.mlit.go.jp/common/001218179.pdf（最後瀏覽日：2018年4月9日）
英國文化、媒體暨體育部2017年3月8日發布「次世代行動技術：英國的5G策略」，此舉將會加速英國網路基礎建設更新並促進智慧聯網之發展。這份策略書提出了幾個重要方面來採取行動： 建構經濟實例：英國政府計畫建立新的5G試驗場，和企業共同合作發展5G科技。此試驗場預計同時在城市和偏遠地區進行，以了解不同地區環境下建設的效益，且與Ofcom合作了解目前環境與法規障礙。 調適法規：政府會持續檢查相關法規是否需要修正，並與試驗場合作了解現行法規是否適當。 地方區域的治理與能力建構：意識到地方區域於建構基礎建設的重要性，因此英國政府正在諮詢地方政府如何在地方區域進行5G建設，將會將地方政府、政府部門、土地擁有者和企業等集合組成工作小組進行5G策略的諮詢。 覆蓋率與能力匯流：政府將於2017年底前了解人類生活、工作與旅遊需達成之高品質覆蓋率要素，並於2025年前達成這些要素目標。 確保安全的5G布建：5G試驗場將會與重要安全組織如國家網路安全中心合作，以支持和發展新的安全建築來達到消費者對於5G的期待與需求。 頻譜：政府將要求Ofcom檢視現行頻譜授權策略並於2017年底提出報告，以促進4G至5G轉型。 科技與標準：政府將會持續和標準機關合作，監督市場安全與供應者的發展。
英國資訊委員辦公室（ICO）進行監理沙盒初步公眾意見徵詢英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢，以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略（Technology Strategy for 2018-2021），並參考英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority, FCA）已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下，以創新方式應用個資於開發創新產品與服務，並提供關於降低風險與資料保護設計（data protection by design）的專業知識和建議，同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分： 障礙和挑戰（Barriers and Challenges）：歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）或英國2018年資料保護法（Data Protection Act 2018, DPA18）之適用，以及ICO之監管方法，是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍（Possible scope of an ICO Sandbox） 了解參與益處（Understanding the benefits of involvement） 機制（Sandbox mechanisms）：於監理沙盒機制下不同階段提供指導，初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導（informal steers）；中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導，如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為，不會立即受到制裁之聲明函（letters of comfort）、確認組織未違反相關資料保護法規等；以及針對新興技術和創新特定領域，提供解決資料保護挑戰之預期指導（anticipatory guidance），如訂定相關行為準則（code of conduct）。 時機（Sandbox timings）：包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求（Managing Demand）：如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。 該諮詢於10月12日結束，2018年底將公布結果，值得持續追蹤，以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。 ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心（Regulators’Business and Privacy Innovation Hub），與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識，以確保法規與未來的技術同步發展；該中心也將與ICO監理沙盒共同推動，支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。
國際能源總署發布《建設未來電網》報告國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年2月25日發布《建設未來電網》（Building the Future Transmission Grid）報告，指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資，全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍，使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此，《建設未來電網》報告提出以下建議： （1）提升需求明確性：政府應推動長期電網投資計畫與規劃，使供應商可得知零件需求與種類。 （2）加強產業對話：政府應加強與產業的協調與對話，以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 （3）積極投資電網：為避免電網成為再生能源發展瓶頸，應超前規劃並加快投資，確保電網發展與電力需求同步。 （4）設計採購框架：政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準，提升電網採購的一致性、可擴增性（scalability）與投資信心。 （5）簡化許可流程：政府應加速與簡化電網建設許可程序，並消除不必要的行政障礙。 （6）提升電網效率：電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率，最大化電網效能。 （7）供應鏈多元化：政府可與本地供應商或二階供應商合作，增加電網供應鏈多元化。 （8）確保技術人才：政府與產業應合作建立人才補給線，並確保數位技能納入產業培訓中。
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。