沙盒(Sandbox)是一個讓小孩可以安全遊玩與發揮創意的場所,在電腦科學領域,沙盒則是用來代稱一個封閉而安全的軟體測試環境。而監理沙盒(Regulatory Sandbox),則是在數位經濟時代,為因應各種新興科技與新商業模式的出現,解決現行法規與新興科技的落差,故透過設計一個風險可控管的實驗場域,提供給各種新興科技的新創業者測試其產品、服務以及商業模式的環境。
在監理沙盒當中,業者將暫時享有法規與相關責任的豁免,減低法規遵循風險,以使業者能夠盡可能地測試其技術、服務或商業模式。透過在測試過程中與監管者(通常為政府主管機關)的密切互動合作,針對在測試過程中所發現或產生的技術、監管或法規問題,一同找出可行的解決方案,並作為未來主管機關與立法者,修改或制定新興科技監管法規的方向跟參考。
監理沙盒一詞源自英國在2014年因應Fintech浪潮所推動的金融科技創新計畫,而類似的概念也出現在日本2014年修正產業競爭力強化法當中的灰色地帶消除制度與企業實證特例制度。我國則於2017年通過金融科技發展與創新實驗條例,為我國監理沙盒的首例,2018年我國持續推動世界首創的無人載具科技創新實驗條例立法,為我國建構更有利於產業創新的法制環境。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)於2026年2月17日發布了「衛星直連終端服務許可規範(The final regulations for the authorisation of satellite Direct to Device services)」,並於2026年2月25日正式生效,為「衛星直連終端(Direct to Device, D2D)服務」確立了完備的許可框架,允許行動電話等終端設備直接與太空中的衛星基地臺進行通訊。 過去,衛星通訊服務需要透過專用的衛星電話終端在特定的衛星通訊頻段下運作,而Ofcom正式突破了這個規範架構,允許 D2D 服務直接使用既有的行動通訊頻段。 在終端設備方面,Ofcom 免除一般消費者的行動裝置在使用 D2D 服務時的個別執照授權要求;而在服務端,行動通訊業者僅需向Ofcom申請變更既有的無線電頻率執照,履行相關的干擾防制標準與協調義務,即可使用既有行動通訊頻率提供D2D服務,目前Telefonica UK(VMO2)已率先獲准此項變更(與 Starlink 合作)。未來,Ofcom也能透過修訂開放頻段拓展適用範圍,目前開放的是1710.1-1715.9 MHz與1805.1-1810.9 MHz頻段。而為降低衛星與地面通訊共用頻率的干擾風險,Ofcom也訂定了防干擾限制標準,如對終端設備訂定25 dBm(3G、4G 與 5G)與 30 dBm(2G)的總輻射功率限制。 本次變革對行動通訊服務的發展具有深遠的進步意義,透過促進 D2D 服務的合法導入,業者可以在地理環境極端等地面基地臺建設成本過於高昂的偏遠地區近一步拓展涵蓋,有機會達成100% 的國土涵蓋,政府亦能透過活化頻率資源與活絡電信基礎設施的跨界投資與創新,為衛星通訊服務提供公平競爭的市場環境,進而帶動整體行動通訊產業的升級。 對民眾而言,D2D 服務的導入更是強化國家通訊韌性的關鍵,除確保偏遠地區享有基本的語音、簡訊與數據通訊服務,在地面基地臺因遭遇災害而癱瘓失效時,D2D 服務能發揮關鍵的備援功能,維持通訊服務的可用性,也為全域連結、地星整合的次世代行動網路(6G)佈建預先備妥適當的法規環境。
談業界控管奈米風險之自主管理機制-以杜邦公司奈米風險架構為中心 加州通過學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act)隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程,並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊,資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日,加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案,其中最引人關注的便是編號SB1177號法案,又稱學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act,簡稱SOPIPA)。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為,包括:(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的,運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定,禁止披露涵蓋資訊(covered information)。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information),或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外,SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施,以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時,線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下,刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效,將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者,同時也將適用於未與K-12學校簽署契約,但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。