內閣官房副長官於2019年12月18日召集國土交通省、警察廳、經濟產業省、防衛省等相關主管機關,召開第9次「小型無人機相關府省廳聯絡會議」(小型無人機に関する関係府省庁連絡会議),並決議由內閣於2020年向國會提交《小型無人機於重要設施周邊地區上空飛行禁止法》(重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律,以下簡稱「小型無人機等飛行禁止法」)修正案,將重要國際機場及其周邊地區列為小型無人機的永久禁航區。
《小型無人機等飛行禁止法》之目的係禁止小型無人機於國家重要設施上空飛行,以防患於未然,並維護國政中樞機能和良好國際關係,以及確保公共安全。依該法第2條、第9條第1項之規定,小型無人機之禁航區域包含國會議事堂、內閣總理大臣官邸、其他國家重要設施等、外國領事館等、國防相關設施和核能電廠,以及設施周邊經指定之地區。
而在機場部分,為預防危險並確保大會能順利準備及營運,日本已透過《世界盃橄欖球賽特別措施法》(ラグビーW杯特措法)及《東京奧運暨帕運特別措施法》(東京五輪・パラリンピック特措法),將國土交通大臣指定之機場及其周圍300米地區增列為小型無人機禁航區,但僅為大會期間的暫時性措施。內閣考量小型無人機之飛行可能會影響機場功能運行,甚至對經濟帶來重大不良影響,欲透過《小型無人機等飛行禁止法》修正案,將該暫時性措施改為永久措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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://www.tips.org.tw)
日本總務省公布「2010次世代寬頻整備策略」日本總務省遵照其「u化日本政策報告」(2004年12月公布)以及IT策略本部「IT新改革策略」(今年1月公布)之規劃方向,8月11日正式對外公布「2010次世代寬頻整備策略」,以2010年該國寬頻覆蓋率超過百分之九十,作為寬頻基礎建設整備之政策目標。 詳言之,依照前開策略之記載,一則希望2008年底該國所有市町村均得接取寬頻,以求消弭目前尚有部分地區根本無從接取寬頻之區域落差現象,再則預計2010年底,全國能有超過百分之九十的家庭得以接取上傳下載雙向速度均超過30Mbps之超高速寬頻。於此過程,固然原則上係由民間主導相關整備活動之進行,惟官方亦應本諸技術中立之立場,施行適切之競爭政策,規劃吸引業者投資之誘因;其中,位處偏遠、投資效益可能偏低之地區,宜藉由中央、地方、居民、業者等各界相互交流合作,並配合技術層面之進展,妥善進行。另外,宣導整備成果、開發創新應用、維繫安全環境等,均屬重要,亦應於前開寬頻整備過程一併積極推動,以利後效。
經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較 Unicolors v. H&M一案可能翻轉美國著作權法§411註冊無效之認定標準美國最高法院於2021年11月8日聽取了Unicolors v. H&M案的口頭辯論,該案上訴法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況,並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限,應擴及到對錯誤事實有認知就足以使著作註冊無效,此一見解打破了先例判決。 依美國著作權法規定,著作權登記雖非取得著作權保護的要件,但著作權人須向官方進行註冊登記,才得以在美國提出著作權侵害的民事訴訟,使登記成為在美國主張著作權利之要件。 本案原告Unicolors主張被告H&M銷售之產品侵害其著作權,被告H&M主張原告Unicolors著作登記所涵蓋的31種面料設計並非同一天出版,不符合同一出版作品的要求,依美國著作權法§411規定,若申請註冊之資訊不正確,該錯誤資訊有導致該著作註冊無效的可能性,被告H&M此主張被上訴法院—第九聯邦巡迴法院所接受,法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況,並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限,應擴及到對於該錯誤有概括性了解就足以使著作註冊無效。 原告Unicolors於今(2021)年初向最高法院提交請願書,認為第九聯邦巡迴法院此一認定打破了先例判決。原告Unicolors主張,要使著作註冊無效,必須著作權人登記時有主觀上的重大錯誤,不能僅因著作權人對於法律或事實的誤解所產生的錯誤,就使得著作註冊無效。而被告H&M則再次強調該法條使用”knowledge”一詞,表示著作權人僅須對該錯誤事實有認知即可,解讀該法條時不應侷限於詐欺的主觀要件。 美國最高法院於日前聽取了Unicolors與H&M針對「著作註冊含有錯誤資訊」是否足以導致註冊無效的口頭辯論,目前預計於明(2022)年6月作出判決,若最高法院採認第九聯邦巡迴法院的見解,將有可能造成許多美國著作註冊無效的結果,值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」