英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資(Private Finance 2,PF2)。
PF2是英國自1992年推行的民間融資提案(Private Finance Initiative, PFI)的進階版。PFI屬於「公私協力」(Public Private Partnerships)範疇,其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識,和民間機構簽訂PFI契約,先由民間機構興建、營運公共建設,政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後,依據雙方契約所訂之評估指標及規範,檢視民間機構之服務品質有無符合約定,再予以付款,倘未達到績效指標或資產無法提供服務時,則有扣款機制。
PFI在英國運作20多年,雖確實有效減輕政府財政負擔,但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此,英國於2011年對PFI進行改革,推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構,但讓政府參股投入部分資金,成為投資者之一;簡化案件行政程序,從計畫啟動到選出最優申請人,原則不得超過18個月;要求民間機構披露公開資產報酬,提升透明度等。
PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設,但此二模式的使用率近來已顯著下降,此可從英國雖修正PFI推出PF2,但PF2迄今僅使用了六次,以及目前的PFI及PF2契約,有86%是在2010年前簽立可證。此外,採用PFI或PF2契約後,如發生契約提前終止情形,機關須依約買回公共建設,導致仍須支付高額費用,凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又,預算責任辦公室(Office of Budget Responsibility)亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。
英國財政部已聽取前述各個關注,並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ,但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約,會履行承諾完成履約,因為契約終止所生之高額補償,將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」(Value for Money),故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。
PFI起源於英國,此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式-PF2,此政策對PFI有無影響,以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施,相信將受到各國的關注。
美國德拉瓦(Delaware)州法庭於1月9日判決,記憶體晶片(DRAM)設計業者Rambus公司(Rambus Inc.)因在訴訟過程中,毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料,使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司(Micron Technology Inc.)支付權利金。判決公告後,Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年,該年度Micron公司曾控告Rambus公司,宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時,Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司,而晶片製造業者則予以反擊,宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。 雙方除於法院進行訴訟外,並利用美國聯邦貿易委員會(FTC)進行紛爭處理,互有勝負。例如:去年11月,加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士(Hynix)、三星電子(Samsung Electronics)與南亞科技(Nanya Technology)等公司侵權一案,獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司,因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利,迫使其他晶片製造業者支付權利金,也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。
簡評國家通訊傳播委員會公佈之「衛星廣播電視使用插播式字幕認定原則」 新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議,違反資料保護法(Data Protection Act)。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料,開發一款名為Streams的應用程式,透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況,並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人,協議的合法性,尤其在資料分享是否經病患同意方面,受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護,具有病患默示同意(implied consent)之正當基礎,且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下: 就資料將被使用作為應用程式測試一事,病患未獲充分告知亦無合理期待; 雖執行隱私影響評估,惟僅於資料傳給DeepMind後才進行,無法發揮事前評估作用; 應用程式尚在測試階段,無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。