美國總統川普於2019年5月依據「國際緊急經濟權力法」(International Emergency Economic Powers Act, IEEPA)之授權,訂定「保護資通訊技術與服務供應鏈安全」行政命令(Executive Order on Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain)。目的係為避免因具有競爭關係之外國政府或機構,利用其設計、開發或製造之資通訊技術或相關服務之資安漏洞進行資料竊取或網路攻擊等行為。
川普總統認為,如未能對於相關之資通訊技術、產品或服務進行管制,將有提升美國資安風險之疑慮,進而對美國之國家安全、外交政策及經濟構成威脅,故應針對具有競爭關係之外國政府或機構所提供的相關資訊與通訊技術或服務,進行下列相關之措施:
美國有線電視新聞網(Cable News Network, CNN)通過美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)之審查,允許使用小型無人機(small Unmanned Aerial Vehicle, sUAS)直接穿越人群中(flying directly over a person or people)進行拍攝採訪,為美國目前第一件允許在商業目的中使用小型無人機自由穿梭人群之豁免核准案。 美國於2016年8月通過聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)又稱小型無人機規則(small UAS rule),規定關於小型無人機之操作規範。其中該規則列舉7種操作禁止事項,須事前經由美國聯邦航空總署豁免方得進行操作(又稱Part 107 Waiver),分別為:1.夜間飛行、2.直接穿越人群飛行、3.經由行進車輛或飛機進行飛行、4.一人操作多架無人機、5.視距外飛行、6.飛行超過400英呎、7.飛行區域近機場或禁航區附近。 CNN本次豁免項目即第107.39條的「直接穿越人群飛行」之規定,該規定除飛越對象為操作者本身,或僅飛越在建築物、車輛上並不受禁止規範外,只要無人機穿越人群皆須經美國聯邦航空總署審查同意方得操作,否則將面臨重罰。此一豁免通過後,改變以往記者與攝影師合作之拍攝手法,改由受訪者直接接受無人機採訪,除節省人力資源外也能突破地勢之空間限制,對於商業營運模式將有重大變革。 然而由於直接穿越人群飛行之風險性極高,因此在本次豁免條件中亦有嚴格限制,除只能使用申請時之特定無人機外,並應該嚴格遵守製造商之使用說明。另外,不得擅自改變無人機之設計或在未經允許下額外加裝配備。同時飛行高度亦不得高於海平面150英呎,並須定期檢測維修。最後每次操作皆須詳細記錄並保存,包含機械故障時須立即回報。
德國聯邦內政部公布《資訊科技安全法草案》 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
歐盟執委會對荷蘭T-Mobile併購Tele2一案展開第二階段的反競爭調查荷蘭電信商T-Mobile NL根據歐盟併購條例收購Tele2 NL一案使執委會擔心其合併可能導致價格上漲,並損害荷蘭消費者的權益。 本交易案主角為德意志電信(Deutsche Telekom, DT)的子公司T-Mobile NL,以及Tele2的子公司Tele2 NL,兩者分別是荷蘭手機電信市場的第3大和第4大業者。T-Mobile NL在去年12月宣布將以2.21億美元的現金收購Tele2 NL,並持有合併後公司25%的股權。本併購案將使荷蘭的手機電信商數量從4個減少到3個。但合併後的新公司仍無法超過前兩大電信公司KPN和Vodafone。 DT表示,合併後的公司將在T-Mobile品牌下運營,新公司由於規模增長,將能夠打破目前KPN與Vodafone的雙佔市場。結合原來2間公司的資源,可以帶給電信市場更有效的競爭,並有利於5G佈局。 執委會的初步調查確定了以下主要爭點: 目前T-Mobile NL和Tele2 NL 在荷蘭手機電信市場相互競爭。執委會擔心本併購案會減少市場參與者的數量,使剩下的業者更不願進行有效競爭。可能導致價格上漲和投資減少。 執委會還打算進一步調查另外2個問題: 合併後電信商數量的減少可能會削弱競爭壓力,並增加電信商聯合行為的可能性,並提高價格; 除了4家擁有基礎設施手機電信商之外,還有一些活躍在市場中的虛擬電信商,它們使用其他業者的基礎設施向消費者提供電信服務。 執委會擔心,未來虛擬電信商如想利用基礎設施,可能遭受更多阻礙。