美國5G科技加速方案（5G FAST Plan）
美國5G科技加速方案（Facilitate America’s Superiority in 5G Technology，簡稱5G FAST Plan）是美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，簡稱FCC）為激勵5G投資創新、強化美國5G技術優勢，於2018年9月28日所提出的方案，著重在5G三大發展面向包括：投入更多頻譜進入市場、基礎建設及政策升級、更新監管法規等。其中，美國5G科技加速方案（5G FAST Plan）針對過時法令的現代化，共提出五點更新方向，促進美國人的數位機遇與挑戰。
一、 恢復網路自由：為鼓勵投資和創新，確保網路的開放自由。FCC通過《恢復網路自由命令》，廢除網路中立性。
二、 One Touch Make Ready： FCC更新網路設備安裝到公用電線桿的規則，降低成本並加快5G傳輸部署。
三、 加速智慧財產權轉型：FCC修訂規則促進企業投資5G網路與服務。
四、 商業數據服務：為激勵對現代光纖網路建設的投資，FCC更新高速專用服務規則並提高費率。
五、 供應鏈完整性：禁止購買會威脅美國5G通訊網路及通訊供應鏈完整性的設備與服務。
另一方面，2019年4月12日，FCC主席Ajit Pai前往白宮與總統會談時，再次強調美國必須贏得第五代行動通訊技術競賽，主要有兩個關鍵原因：首先是提升國家競爭力，透過開發並部署5G技術等高薪工作，提升美國經濟水平，進而超越其他競爭國家；再者，發展5G將徹底改變人類的生活方式，從精準農業、智慧交通再到遠端醫療網路，包含農村在內的所有美國民眾，都將受益於這場5G數位革命。 FCC擬定的美國5G科技加速方案（5G FAST Plan），未來發展重點聚焦如下：
一、 釋出5G頻譜以供商業使用：FCC已在2019年1月完成第一次的5G頻譜拍賣，並進行第二次及2019年12月10日第三次的5G頻譜拍賣，開放競標3400兆赫茲，將會是美國歷史上最大的頻譜競標。
二、 簡化5G無線基礎建設審查：5G運作必須依靠小型基地台（Small Cell），FCC透過更新無線通訊基礎設施政策，簡化聯邦與地方對於小型基地台部署審查，加速推動5G無線網路服務覆蓋範圍。
三、 積極鼓勵光纖部署：5G不僅是無線技術，要將5G應用在無人機飛行，還需要更強大的光纖網路傳輸流量。FCC近來致力於鬆綁嚴厲的監管規定，希能逐步增加更多的光纖部署地點。
此外，為鞏固美國在國際的5G競爭實力、部署國家未來的5G基礎建設，FCC預計建立一規模達204億美元的農村數位機會基金，將高速頻寬拓展至美國農村地區多達400萬戶家庭及中小企業，5G技術將為美國帶來更多的經濟機會。FCC表示，從國際條約談判到急需的監管改革，美國政府將以多種方式推展5G願景，提升國家經濟及產業競爭力，改善人民生活並尋求全新的生活模式，為此美國必須贏得第五代行動通訊技術競賽。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
能源清醒！歐洲競爭電信協會主張應重新討論網路建設的付出與碳排放影響的歸責「能源清醒」（Energy Sobriety）作為一種概念逐漸被普及到政策和法令之中。目的在於使各種使用者對於自身行為所產生的碳排放有所警醒、並且就其行為所產生的碳排放負起責任，進而在產品、設備的選擇和使用習慣上重新進行考慮。藉由選擇減少消費、或是更改消費模式來更好的保護地球資源、減少碳排放。能源清醒的概念和能源效率的概念不同，他透過社會文化的改變來達到能源節省的目的、而不是仰賴技術的革新。 基於此一概念，歐洲競爭電信協會（European Competitive Telecommunications Association）於2022年9月發表對於網路基礎建設投資的聲明，希望能就對於網路建設的付出是否公平展開討論。 該協會表示，雖然其身為電子通信業者的成員們在歐洲綠色政綱（European Green Deal）上有所投入、致力於減少環境足跡，但是網路流量的穩定增加卻限制了電子通信業者對於減少溫室氣體排放的努力。而這種現象在行動網路（mobile network）的使用上特別明顯。因為將高品質（如4K、8K或HDR）的影像傳輸到行動裝置或小尺寸螢幕設備上對於用戶體驗的提升並沒有實際上的幫助，但是卻會使得網路頻寬（bandwidth）被大量消耗以及大量的溫室氣體在過程中被排放。這使得營運商將網路規模擴大（更多的核心網路和RAN設備、更多的設備和地點），因此有了更高的耗能，對於環境的影響也更加劇烈。對此，協會提議透過監管方式來改善這種情形，認為應要求內容供應商應採取非歧視性的、與內容無關的方式使影音解析度適應螢幕尺寸的解決方案，從而減少不必要的網路流量和浪費，並且給予其適度的獎勵措施。 該協會認為，任何符合能源清醒的模式都應該受到數位生態圈的集體鼓勵。而其中的每個參與者也應該要注意和承認自己的行為所產生的影響，並作為一個能源使用者和造成碳排放的實際個體負起責任。對此，歐洲競爭電信協會已經準備好就此提議進行討論與辯論。
日本為防堵黃牛票6月正式施行票券不當轉賣禁止法日本在2019年6月14日正式施行「確保表演入場券流通正當性之禁止不當轉賣特定表演入場券相關法律」（特定興行入場券の不正転売の禁止等による興行入場券の適正な流通の確保に関する法律），簡稱票券不當轉賣禁止法（チケット不正転売禁止法），其以訂立專法之方式，來防止黃牛業者先大量取得票券，再以賺取高額差價之方式牟利。其重點包括： 禁止行為：(1)不當轉賣票券；(2)以不當轉賣為目的而讓售票券。 適用範圍：在日本國內所舉行，且得為不特定多數人得共聞共見之電影、歌劇、舞台劇、音樂、舞蹈及其他藝術或體育活動。 票券應記載事項： (1)發行人在販售時明確表示，禁止未經發行人同意而進行買賣轉讓，並應將禁止事項記載於票券上；(2)舉行表演之時間、地點及具入場資格者之指定座位；(3)發行人在販售時，需採取確認入場者或購票者之姓名和聯繫方式等必要措施，並應將確認事項記載於票券上。 不當轉賣定義：以有償轉賣未得票券發行人事前同意轉讓之票券為業，並以超過售價之價格進行販賣。 日本政府並針對2019年9月份在日本所舉辦之橄欖球世界杯及2020年在東京所舉辦之奧運會加強宣導該法令。我國熱門活動、演唱會也常面臨黃牛掃票，再高額轉售之問題。日本之立法模式，不失為我國參考借鏡之對象。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現