英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2018年4月17日發布公眾諮詢,議題為「最大化第一代(SMETS1)智慧電表的相容性(interoperability)」,該諮詢將截止於2018年5月24日。
英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行,基礎建設階段始於2011年,主要安裝階段則於2016年11月開始,國家數據及通訊供應商-資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運,直至2020年智慧電表建置完成。
因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表,造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此,英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作,然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務,使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。
本文件提出了兩個方案向公眾諮詢:
英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況,以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作,使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置,英國面臨之問題值得借鏡,政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性,以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國現任總統川普(Donald J. Trump)於美國時間2020年12月4日簽署物聯網網路安全法(IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020),針對美國聯邦政府未來採購物聯網設備(IoT Devices)制定了標準與架構。 該法要求美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)應依據NIST先前的物聯網指引中關於辨識、管理物聯網設備安全弱點(Security Vulnerabilities)、物聯網科技發展、身分管理(Identity Management)、遠端軟體修補(Remote Software Patching)、型態管理(Configuration Management)等項目,為聯邦政府建立最低安全標準及相關指引。如果使用政府機關所採購或獲取之物聯網設備無法遵守NIST制定的標準或指引,則不得續簽採購、獲取或使用該設備之契約。 安全標準和指引發布後,美國行政管理和預算局(the Office of Management and Budget)應就各政府機關的資訊安全政策對NIST標準的遵守情況進行審查,NIST每五年亦應對其標準進行必要的更新或修訂。此外,為促進第三方辨識並通報政府資安環境弱點,該法要求NIST針對聯邦政府擁有或使用資訊設備的安全性弱點制定通報、整合、發布與接收的聯邦指引。 雖然該法適用範圍限於聯邦政府機關,惟因該法限制聯邦政府機關採購、獲取或使用不符合NIST標準或指引的物聯網設備,將促使民間業者為獲取美國政府訂單而選擇遵循NIST標準,未來該標準可能成為美國物聯網安全的統一標準。
因應知識經濟社會 日本推動司法改革鑑於社會態度轉變與經濟面的需求,特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜,日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團,以借助其專長規劃並解決相關問題,以至法律專業人才需求更甚於以往。為此,日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策,大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門,以便有足夠的律師、檢察官與法官,能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口,日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上,在 2018 年以前增至五萬人。同時,重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度,以減輕法官負擔。在政府鼓勵下,日本第一所美式法學院於 2004 年成立,現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面,而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試,只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年,總統府人權諮詢小組在討論人權問題時,亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革,因而研議全盤改革相關制度;行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中,亦研擬自去( 94 )年開始推動法律專業學院制度。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國食品藥物管理局發布《品質管理系統法規最終規則》美國食品藥物管理局(U.S. Food and drug administration, FDA)於2024年1月31日發布《品質管理系統法規最終規則》(Quality Management System Regulation(QMSR)Final Rule),主要內容為修改美國聯邦法規(Code of Federal Regulations, CFR)第21章第820條,品質系統規範(Quality System Regulation, QSR)中現行優良製造規範(Current Good Manufacturing Practice, cGMP, CGMP)內容,以降低美國國內法規與國際醫療器材品質管理系統標準ISO 13485的差異,達到減輕醫材製造商、進口商的監管負擔之效。 與美國QSR相比,ISO 13485對「風險」與「透明度」規範的要求更加嚴格,故此最終規則主要將QSR中風險管理與透明度的規範依照ISO 13485進行補足。並增修QSR中未出現於ISO 13485中或即將取代ISO 13485中同義的名詞或術語的定義,用以降低原先QSR與ISO 13485的差異。同時增設對記錄保存、標籤和資訊可追溯性要求等FDA認為ISO 13485未涵蓋完全的額外規定,用以完善整體規則完整性。 該最終規則預計於2026年2月2日正式實施。FDA預估此次修訂會有效降低醫材製造、進口商的潛在金錢與時間成本,FDA提供近3年的緩衝期,即希望相關工作人員與醫材製造商能熟悉並遵循新的QMSR。未來FDA會追蹤並評估是否應將ISO13485的變更納入QMSR中,以促進醫材監管的一致性,並為病人及時推出安全、有效且高品質的醫材。