日本經濟產業省於2017年起提倡「Connected Industries」,其中一項重點任務為「平台、基礎設施安全」。為達成上述任務,經產省召開「平台資料活用促進會議」(プラントデータ活用促進会議),於2018年4月26日制定公布「資料契約指引產業保安版」(データの利用に関する契約ガイドライン産業保安版)及「物聯網安全對應手冊產業保安版」(IoTセキュリティ対応マニュアル産業保安版),以因應資料經濟時代資訊外洩及網路攻擊等風險。
日本經產省為促進業界資料流通與利用,已陸續於2015年、2017年和2018年制定「推動現有資料交易為目的之契約指引」(既存のデータに関する取引の推進を目的とした契約ガイドライン)、「資料利用權限契約指引」(データ利用権限に関するガイドラインVer.1.0)。本次「資料契約指引產業保安版」則進一步整理資料權利歸屬判斷方式,提供模範條款及說明各條款內容,並羅列作為資料提供者可能具備之優點。此外,隨著物聯網等資訊科技發展,資安風險逐漸受到重視,為提升物聯網產品安全防護,經產省亦以平台管理者為對象,制定「物聯網安全對應手冊產業保安版」,提供適當安全對策及案例。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大隱私專員於2016年6月14日表示,制定支持全球電信監管機構和消費者保護機構,針對垃圾郵件和行銷騷擾電話之跨境共同合作協議。 倫敦行動計畫(London Action Plan)備忘錄(MOU)之簽署國,現已可針對打擊跨國界或逾各個國家監管部門範圍之犯罪從事者的執法行動,相互分享資訊和情報,以獲取協助。 包括加拿大隱私專員辦公室(OPC)在內,目前既已簽署方分別為:澳大利亞通訊及傳媒管理局;加拿大廣播電視和電信委員會、韓國訊息安全局(KISA)、荷蘭消費者和市場監管局(ACM)、英國資訊委員辦公室及公民諮詢局、紐西蘭內政部、南非國家消費者委員會、美國聯邦貿易委員會和聯邦通訊傳播委員會。其他國家之政府當局亦表示願提交備忘錄,以及將來可能加入之意願。 對於加拿大隱私專員辦公室而言,這項協議將有助於達成加拿大反垃圾郵件法(CASL)關於電子郵件地址蒐集和間諜軟體之調查義務與責任,並與具有相同任務之夥伴機構間,進行偵查技巧及策略之分享。 加拿大隱私專員辦公室致力於和國內及國際夥伴合作,並已與國內之CASL執法合作夥伴及其他許多國家的隱私保護機構簽訂協議。
歐盟執委會發布指引以因應《人工智慧法》「禁止的人工智慧行為」條文實施歐盟執委會於2025年2月4日發布「關於禁止的人工智慧行為指引」(Commission Guidelines on Prohibited Artificial Intelligence Practices)(下稱「指引」)」,以因應歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)第5條關於「禁止的人工智慧行為」之規定。該規定自2月2日起正式實施,惟其內容僅臚列禁止行為而未深入闡釋其內涵,執委會特別制定本指引以避免產生歧義及混淆。 第5條明文禁止使用人工智慧系統進行有害行為,包括:利用潛意識技術或利用特定個人或群體之弱點進行有害操縱或欺騙行為、實施社會評分機制、進行個人犯罪風險預測、執行無特定目標之臉部影像蒐集、進行情緒識別分析、實施生物特徵分類、以及為執法目的而部署即時遠端生物特徵識別系統等。是以,指引就各禁止事項分別闡述其立法理由、禁止行為之具體內涵、構成要件、以及得以豁免適用之特定情形,並示例說明,具體詮釋條文規定。 此外,根據AIA規定,前述禁令僅適用於已在歐盟境內「投放市場」、「投入使用」或「使用」之人工智慧系統,惟對於「使用」一詞,並未予以明確定義。指引中特別闡明「使用」之定義,將其廣義解釋為涵蓋「系統投放市場或投入使用後,在其生命週期任何時刻的使用或部署。」 指引中亦指出,高風險AI系統的特定使用情境亦可能符合第5條的禁止要件,因而構成禁止行為,反之亦然。因此,AIA第5條宜與第6條關於高風險AI系統的規定交互參照應用。 AIA自通過後,如何進行條文內容解釋以及法律遵循義務成為各界持續討論之議題,本指引可提升AIA規範之明確性,有助於該法之落實。
德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
拜登政府首次發布「交通運輸業去碳藍圖」,宣示2050年前達成淨零碳排目標美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月10日首次發布「交通運輸業去碳藍圖」(The U.S. National Blueprint for Transportation Decarbonization),致力於2050年前達成交通運輸業淨零碳排目標。 交通運輸業碳排放占美國碳排放總量三分之一,是二氧化碳的主要排放源,有鑒於此,是美國淨零路徑的優先重點對象。「交通運輸業去碳藍圖」是以《跨黨基礎建設法》(Bipartisan Infrastructure Law)和《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act)作為依據,這兩部法律代表美國願意對建立一個更安全、更永續的交通系統而做了歷史性投資。本藍圖由美國能源部、運輸部、住宅與都市發展部以及環保署共同訂定,列出交通運輸業整體淨零轉型的重要方向與架構,具體體現拜登政府力抗氣候變遷,誓言2035年達到100%潔淨電能、2050年實現淨零碳排放的目標。 藍圖提出交通運輸業去碳策略的三大方針: (1)提升生活便利性。 透過區域、州以及地方層級的基礎設施投資暨土地使用規劃,確保工作場所、購物中心、學校、娛樂以及各種生活服務設施皆在國民居住生活環境周邊。從而減少通勤時間、提供良好的步行與自行車發展環境、提升生活品質。 (2)更高效的交通運輸系統。 透過更高效的交通運輸系統暨潔淨能源運輸規劃,可有效降低氣候變化風險及其影響,確保構成整體性的均衡運輸系統,得以達成永續交通系統的目標。 (3)推動零排放車輛。 透過部署電動車充電或氫燃料補充設備計畫,推動低污染、使用清潔能源、油電混合車、氫燃料電池車等零排放車輛。 藉由「交通運輸業去碳藍圖」,將可望完善綠色運輸規劃、減少消費者支出、改善公眾健康,同時保障國家能源安全,進而提升美國人民生活品質、環境永續性,並兼顧國家經濟的可持續發展。 面對全球淨零排放浪潮,此藍圖值得讓同樣已宣示將和國際主流同步,達到2050淨零排放目標的我國,借鏡參考。