日本公布《行動通信領域的基礎設施共享，於電信事業法及電波法的適用關係指引》
隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊（5G）技術啟用，如何促使發射射頻（Radio frequency, RF）的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標，將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下，除了增設基地臺外，也可考慮「基礎設施共享」（Infrastructure Sharing）的概念。
日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享－電信事業法及電波法的適用關係指引》（移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン）。
本指引主要從「利用基礎設施共享，推動行動通訊網絡整備」的觀點出發，首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態，其將基礎設施分為兩類，一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備（如天線、增幅器、調變器）。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時，於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件，最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間，無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時，相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物，以及電信設備時的共通措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
2005 年 10 月 24 日，香港屯門法院判定一名男子利用 BT （ BitTorrent ）軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出，該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」（ seed ），並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」，以便他人下載，由於這些「種子」下載量很大，對版權所有人造成侵害，已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布（ distributes ）侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定，但香港法院解釋認為，上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義，但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體，下載者在下載檔案的過程中，本身也將承擔部分上傳資料的工作，故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外，提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權，因為據今年 6 月美國最高法院裁定， P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
新加坡因應AI新興技術發展發布《國家人工智慧戰略2.0》更新版，以強化國家競爭力與技術主權新加坡於今（2026）年5月20日發布《國家人工智慧戰略2.0》（Singapore National AI Strategy 2.0, NAIS2.0）更新版。由於AI發展快速（多模態模型、AI代理），2023年12月發布的NAIS2.0並無法因應變化，於是新加坡在兩年半後就NAIS2.0的內容進行更新，並針對優先事項調整，提出十大「賦能因素」（Enablers）作為滿足新加坡「為公共福祉運用AI」願景的達成手段。十大賦能因素可分為以下三大支柱： 一、活動驅動者（Activity Drivers）：賦能因素包括「產業」、「政府」與「研究」，其定位在於目標設定與需求創造，透過「國家AI任務」確立產、官、研領域的核心課題，並鼓勵全球人才針對相關問題進行研發與創新。 二、人才與社群（People & Communities）：賦能因素包括「人才」、「能力」與「生態系統整合」，其目標在於執行與連結，透過培育AI領域專業的雙語人才，以強化國際合作，提供研發創新所需的專業技術與支持環境。 三、基礎設施與環境（Infrastructure & Environment）：賦能因素包括「算力」、「資料」、「信任環境」以及「思想與行動領導者」，其目的作為AI技術發展的重要基礎，提供AI發展充足的算力、資源及完善的信任治理框架，確保 AI 應用能在安全環境下被大規模部署。 此外，為了十大賦能因素的推動，新加坡於今（2026）年2月成立的「國家人工智慧委員會」（National AI Council, NAIC）將會作為國家級的統籌單位，確保NAIS2.0更新版可以落實與推動。 綜上，NAIS2.0更新版作為AI新興技術的治理調適，透過優先議題的規劃安排，將AI技術問題上升到國家競爭力、技術主權與國家安全層面，並從國家治理、人才培育到基礎設施的全方位調整以建構新加坡的AI戰略藍圖。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
日本經產省公布「伊藤報告3.0版」和「價值協創指南2.0版」，強調企業永續發展重要性日本經濟產業省於2022年8月31日公布「伊藤報告3.0版」（伊藤レポート3.0）和「為協力創造價值之綜合揭露、對話指南2.0版」（価値協創のための統合的開示・対話ガイダンス2.0，簡稱價值協創指南），強調企業永續轉型重要性。所謂永續轉型，係指社會永續發展與企業永續發展必須「同步」，及企業為此需要在經營面和產業面進行之改革。 「伊藤報告3.0版」整理企業推動永續轉型應採取之措施，包括必須根據社會永續性擘畫未來方向，並制定可實現長期價值之企業戰略、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、治理目標等。此外，伊藤報告也指出供應鏈全體（包含中堅、中小企業和新創企業等）和投資鏈上之參與者，都需要推動企業永續轉型。 為強化企業經營以實現永續轉型，經濟產業省同步修正「價值協創指南2.0版」，調整企業資訊揭露及對話方式，讓過程可以更有效率及建設性。指南修正重點包括：（1）全部項目都強調為實現永續社會，企業長期且持續提供價值的重要性及因應方向；（2）新設長期戰略項目；（3）確保「氣候相關財務揭露（Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD）」所提出之治理、戰略、風險管理、指標與目標之揭露架構與整合性；（4）於項目「實施戰略（中期經營戰略等）」中，強調人才戰略和人才投資重要性；（5）新設實質對話、約定項目。