3G執照屆期處理政策－國際實務與我國法制評析
我國3G業務執照將於2018年底屆期，由於我國3G業務用戶數仍高，又我國第三代行動通信業務管理規則第48條第2項設有執照屆期後主管機關得為彈性處理之明文，故3G執照是否僅限於收回重新釋出頻譜，或是有其他更適宜之方式，實值進一步探討。 本研究首先借鏡國際上相關執照屆期重新釋出之執行措施與配套方案進行說明分析；其次，由市場面(我國行動通訊市場營運現況)與法制面(預算法、電信法及相關管理規則)，探討我國3G執照屆期處理政策；最後提出相關建議，以供相關機關未來施政時參考。
歐盟執委會（European Commission）於2020年3月6日提出「歐洲氣候法」（European Climate Law）草案，執委會提出該草案之目的，係為實現2019年「歐盟綠色新政」（European Green Deal）所確立的目標，以敦促歐盟所有政策及公、私部門，皆能為零碳排願景共同努力。歐盟期望在2050年前成為世界第一個碳中和地區，並轉型為一個經濟成長卻不損及資源消耗與開採的綠色經濟體。該法性質屬於「規則」（regulation）的法律位階，具有普遍性規範效力，得直接適用於歐盟成員國，意即歐盟成員國必須遵守及實施歐洲氣候法的規範內容。「歐洲氣候法」草案全文共11條條文，其規範重點及法制架構，簡要整理如下： 氣候法草案之法律框架應與歐盟現行政策保持一致性，例如再生能源、綠色新政下的投融資計畫、產業戰略及循環經濟行動計畫等，並審查歐盟能否將原先2030年與1990年相比減少40%的減量目標，提高至減少50至55％。 法律基礎應奠基於維護、保護及改善環境品質，輔助及加強國家與地方因應氣候變遷的行動措施；在符合比例原則下，要求歐盟成員國針對氣候中和目標採取必要保護措施。 依據歐盟基本權利憲章第37條環境保護之要求，有關高標準之環境保護及環境品質改善，必須納入歐盟政策及符合永續發展原則；透過氣候法來促成及凝聚社會轉型的共識，該法要求執委會應促進利害關係人及公民社會的參與，增強公民參與的交流，透過社會參與達成廣泛的永續發展共識，並規劃多層次氣候與能源的社會對話。 考量歐盟內部公平且團結的重要性，執委會於2023年9月開始，每隔5年將監測與評估歐盟及各會員國之綱要政策與保護行動，並針對不一致行動或保護不足情形，將提供適當的改善建議及具體措施，藉以確保歐盟成員國彼此間氣候政策與歐盟框架保持一致。 歐盟執委會期望透過具有強制約束力的法制框架，除實現巴黎協定之承諾（2050年前達到零排放之願景）外，更是為了結構性脆弱與抵禦氣候變遷能力不足的成員國，提供一個公平的轉型框架。目前該草案已於2020年5月完成公眾意見徵集，歐盟執委會雖未明確公布預計通過的日期及相關規劃，但其將於2021年6月前盤點相關規範，藉以整體性調修法制規範與氣候治理行動。
美國國際消費電子展研討會討論有關打擊專利蟑螂議題 加拿大將神經資料列為敏感資訊以提升個資保護強度加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）於2026年2月10日，更新《個人資訊保護與電子文件法》（the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA）的解釋公告（Interpretation Bulletin），於該解釋公告中OPC將「神經資料」（neural data）與健康、財務、基因及生物識別資料並列，正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊（sensitive information）清單中，賦予更高程度的保護。 其中，神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下： 1.深度私密性：神經資料有深度私密性，其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性：不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換，大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括： 1.強化同意要求：在加拿大PIPEDA的架構下，資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料，組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意，不能僅依賴默示同意，為獲得有意義的同意，組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級：法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感，組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準：在發生資料外洩時，資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊，意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言，加拿大將神經資料列為敏感資訊，標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域，要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時，必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。