英國交通運輸部及聯網與自動駕駛車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV)於2018年7月30日公布「交通運輸之未來」公眾諮詢文件(Future of Mobility-Call for Evidence),提及未來之交通運輸趨勢:
(1) 更加潔淨之交通運輸工具(cleaner transport):因電池價格下降、電動車技術之改善、開發替代燃料等因素,可減少現有交通工具之碳排放,並作為後續新技術研發基礎。英國政府已明確表示預計於2040年前讓新車及貨車實現零碳排目標。
(2) 自動化(automation):因感測器技術進步以及演算法和人工智慧之快速發展,使交通運輸自動化程度大幅提升。英國政府預計2021年可讓完全自動化駕駛車輛於道路行駛。
(3) 資料及聯結(data and connectivity):未來聯網車輛間可互聯,亦可與交通號誌互聯,透過即時路況告知,以避免道路壅塞。
(4) 新模式(new modes):英國已使用無人機於緊急服務或基礎設施勘查,未來可能有垂直起降之車輛出現,而計程車及公車之分別亦逐漸模糊。
(5) 交通運輸共享化(shared mobility):利用共享車輛可降低交通壅塞及廢氣排放,如公共自行車、商業化之車輛共乘。
(6) 不斷轉變的消費者態度(changing consumer attitudes):消費者已漸漸期待所有交通工具的預約叫車及支付,皆可透過手機進行,主管機關則應考量消費者需求,確保相關交通服務的利用。
(7) 新商業模型(new business models):未來交通運輸已有新商業模式出現,如公共運輸行動服務(Mobility as a Service)。
英國政府期望透過上述交通運輸變革,能帶來更安全、便利及潔淨之交通,並實現更好的生活品質。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦網絡管理局(Bundesnetzagentur,BNetzA其職權類似目前我國之交通部)將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣,以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用;惟競標者僅有既存的四大電信營運商:Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus(該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標) 以及Telefónica O2,並無新進業者投標,明顯欠缺多樣性(diversity)。 局長Matthias Kurth表示,曾收到兩家業者有意參與競標的訊息,但其中一家營運商並未符合相關投標資格,而無法參與拍賣;另一家則已表明退出競標拍賣程序。 前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用,屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段,特別適合於4G通訊技術之用,能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。 歐美地區皆已陸續進行廣電數位化(DSO)及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則,以提升無線網路接取的便利性與普及性,強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似,為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場,與美國700 MHz拍賣結果大異其趣,商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量,後續發展頗值得注意。
歐盟電信網路新修規章通過網路中立條款2015年10月27日歐洲議會通過電信網路新修規章(Regulation 2015/2120),內容包括網路中立(Net Neutrality)條款,該規章將拘束歐盟全體會員國之資訊通信法規,並確立歐盟境內之網路中立原則。在本次立法之前,歐盟境內未建立統一的網路中立法規,僅荷蘭、斯洛維尼亞及芬蘭制定國內網路中立法規。 網路中立係指各種網路應用、內容或服務,均應受到平等對待,網路服務業者 (Internet Service Provider,以下簡稱ISP)不得任意實施差別待遇,例如攔阻(blocking)、延後傳送順序或降速(throttling)等。依據歐盟新修規章第3(3)條規定,ISP應平等處理所有網路流量,但同條之例外條款允許ISP在特定條件下,採取合理的流量管制措施。ISP流量管制之標的必須係基於因技術上服務需求之差異,所客觀形成之不同類別,換句話說,ISP不得因商業考量而對個別網路使用者產生差別待遇,僅得針對客觀的類別進行流量差異管制,例如點對點(Peer-to-Peer,P2P)傳輸軟體下載與語音電話,因流量傳輸需求不同,屬於不同的類別,是故,對於這兩種類別可採取不同之傳輸速度。同時,ISP的管制措施必須符合透明、非歧視性及比例原則。ISP亦不得監看特定內容,而管制期間不得超過必要之期限。 除了上述因客觀類別所採取之差別待遇之外,該規章亦賦予ISP得因特定法定事項而採取流量管制,該法定事項包括: 1.基於法律規範或執法需要而進行管制:包括符合歐盟法或會員國國內法之規定、以及法院或行政機關之命令或授權。 2.為了維持網路服務之完整性及安全性所採取之管制,包括網路、透過網路提供之服務或終端使用者(個人及企業)之終端設備。 3.防止即將產生之網路塞車或減輕網路塞車情況,但其前提為相同之網路服務類別必須給予平等之待遇。 歐盟之新修規章試圖在網路中立原則下,建立合理的管制措施規範。但該規章仍存有一些爭議性,包括: 1.為了讓醫療用途等網路流量能被優先處理,該規章允許ISP針對類別差異給予不同傳輸速度。但類別之區分方式仍不夠明確,可能導致ISP得恣意實施差別待遇。 2.法條未限制網路公司與電信業者結盟,ISP可依據商業契約讓某些網路使用不計入資費的使用量(zero rating),可能導致大公司占據競爭優勢,不利新興公司的發展。 3.有關加密資料之類別決定,ISP須進行解密查看才知道該加密資料符合何種傳輸類別,但此舉會引發資料保護之問題,因此加密資料之傳輸問題仍尚待解決。 4.為了促使網路暢通,該規章允許網路塞車時或有塞車之虞時,ISP可進行流量管制。但後續必須清楚界定網路塞車之虞的情況,以避免賦予ISP過多管制權限。 歐盟新修規章已完成立法,後續將交由歐盟電信管制機關(Body of European Regulators for Electronic Communications,BEREC)訂立細部辦法,以拘束歐盟各會員國的網路服務業者,同時各會員國也必須修改國內相關法規,以符合該規章之規範。
美國聯邦上訴法院針對加州禁止販售暴力電玩予未成年人法令進行審議美國聯邦第9巡迴上訴法院日前針對一項於2005年制定之加州法律進行罕見的聽審程序,以便決定此一州法是否因違反聯邦憲法第一修正案而無效。 此一法律之內容係禁止販售或出租暴力電玩予任何未滿十八歲之人,且要求此種電玩均須加以明確標誌。而電玩廠商則宣稱此一法律已侵犯了未成年人受憲法第一修正案所保護之言論自由。而值得注意者為,除去年下級法院已對此一案件做出電玩廠商勝訴之判決外,其他的州法院也紛紛做出具有類似限制內容之法律為違憲無效之判決。 然而,儘管如此,加州檢察總長Zackery Morazzini依然表示:州政府本即有權協助家長使未成年人遠離暴力電玩的不良影響。且美國聯邦最高法院亦已肯認禁止未成年人接觸明顯「性資訊」之法律為合憲。與此相同,暴力電玩可說亦同樣具有「猥褻」之特性。 而電玩廠商於訴訟中則表示:倘若此一法律得以合憲,則勢必會產生滑坡效應,即州政府勢必將會以保護兒童為藉口,而對於其它資訊,諸如同性戀、性教育、生育控制等等之提供作出更多的限制。而此種滑坡效應,顯然亦是第9巡迴上訴法院所關切的重點之一:如Alex Kozinski及Sidney Thomas兩位法官,均在聽審程序中特別表達對於此一效應的關注。 無論如何,上訴法院亦將於未來幾個月內對於此案做出判決。然而,顯而易見的是,無論上訴法院會如何裁判,本案最終仍須經聯邦最高法院裁決後方能有最終決定。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。